Manchmal sind genaue Datenwerte unbekannt: medizinische Studien untersuchen das Überleben von Patienten nach Interventionen, Studien zur Produktzuverlässigkeit untersuchen Ausfälle zuverlässiger Produkte, die nicht ausfallen, oder Studien untersuchen Schadstoffe unterhalb einer Nachweisgrenze. In diesen Studien kann das einfache Entfernen von Daten ohne genaue Werte oder das Ersetzen durch Ad-hoc-Werte zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Die ungenauen Daten in diesen Studien werden als zensierte oder suspendierte Daten bezeichnet. Erfahren Sie anhand von Fallstudien in diesem praxisorientierten Workshop, wie Zensur funktioniert und wie Sie Verteilungen mit zensierten Daten schätzen. Entdecken Sie anschließend, wie JMP Modelle für die Varianz- oder Regressionsanalyse anpasst, um mit ungenauen Daten umzugehen.
