Fiktives Beispiel: 60 oder 40 Sekunden
Im selben Umfang werden 6000 Sekunden für 100 aktive Nutzer und 150 Sitzungen erfasst. Der Durchschnitt je aktivem Nutzer ist 60 Sekunden, je Sitzung 40 Sekunden. Bezeichnung und Nenner gehören zur Zahl.
| Fiktive Messgröße | Wert | Nenner oder Einheit |
|---|---|---|
| Erfasste Gesamtzeit | 6000 | Sekunden. |
| Aktive Nutzer | 100 | Im gesamten Zeitraum. |
| Sitzungen | 150 | Gleicher Messumfang. |
| Durchschnitt je aktivem Nutzer | 60 | 6000 / 100, in Sekunden. |
| Durchschnitt je Sitzung | 40 | 6000 / 150, in Sekunden. |
Irreführende Vergleiche vermeiden
- Trennen Sie Interaktionsdauer, verstrichene Zeit und Sitzungszahl. Ein fokussierter Tab beweist weder Lesen noch Verstehen.
- Mitteln Sie Tagesdurchschnitte nicht einfach: Nutzer können an mehreren Tagen zurückkehren. Rechnen Sie mit Gesamtsummen und richtigem Nenner für den ganzen Zeitraum.
- Dokumentieren Sie Erfassung, Filter, Geräte und Aufgabenkontext. Prüfen Sie fehlende Daten vor der Interpretation kurzer oder fehlender Zeit.
Die Aufgabe verbessern statt Wartezeit verlängern
Weniger Zeit bei praktischer Information kann eine bessere Antwort bedeuten, mehr Zeit bei einem Vorgang eine Schwierigkeit. Verbinden Sie Dauer, Abschluss, Fehler und Nutzerforschung. Fügen Sie keine künstlichen Schritte für einen höheren Durchschnitt hinzu.
Primärquellen
Fehlende Werte, Null und Schätzung
Eine fehlende Beobachtung ist keine gemessene Null.
- Unterscheiden Sie nicht erhaltene Felder, nicht anwendbare Beobachtungen und Erfassungsfehler. Behalten Sie Null als gültigen Messwert; pauschaler Ersatz fehlender Werte durch Null vermischt Zustände.
- Im fiktiven Beispiel [10, fehlend, 0] beträgt der Mittelwert zweier Beobachtungen 5. Nach Nullersatz durch drei zu teilen beantwortet eine andere Frage; beide Anzahlen zeigen.
- Bei Schätzungen Kennzeichnung und angewandte Regel bewahren. Ergebnis mit und ohne Schätzung vergleichen; fehlen alle gültigen Beobachtungen, kein Ergebnis statt eines Nullmittelwerts anzeigen.
Nachvollziehbarer Abnahmefall
Fiktives Beispiel: Diese Daten beschreiben keine Kunden oder beobachteten Ergebnisse.
Falldaten anzeigen
{
"values": [
10,
null,
0
],
"observed_count": 2,
"mean_observed": 5,
"mean_if_missing_replaced_with_zero": 3.3333333333,
"extended_sample": {
"values": [
10,
null,
0,
20,
null,
30
],
"known_count": 4,
"expected_count": 6,
"known_sum": 60,
"mean_observed": 15,
"mean_after_zero_fill": 10
},
"missing_only_sample": {
"values": [
null,
null
],
"known_count": 0,
"mean_observed": null
}
}Erwartete Entscheidung
Der Mittelwert beobachteter Werte ist 5. Fehlendes durch null zu ersetzen verändert Population und Ergebnis.
Gleiche Daten, zwei Mittelwerte: die Regel zeigen
Fiktive Daten: [10, fehlend, 0, 20, fehlend, 30]. Vier bekannte Werte bei sechs erwarteten Beobachtungen; bekannte Summe: 60. Die vorhandene Null wurde beobachtet.
| Behandlung | Mittelwertberechnung | Interpretation |
|---|---|---|
| Nur bekannte Werte | 60 ÷ 4 = 15 | Der Mittelwert beschreibt vier bekannte Werte. Er belegt nicht, dass die zwei fehlenden Werte dieselbe Verteilung hätten. |
| Fehlendes durch null ersetzt | 60 ÷ 6 = 10 | Zwei Nullen wurden per Regel ergänzt, nicht beobachtet. Dieser Mittelwert beantwortet eine andere Frage; die Regel vor Vergleichen begründen. |
| Andere Stichprobe: [fehlend, fehlend] | Nicht berechenbar | Keine bekannten Werte: als nicht verfügbar anzeigen. Ein Mittelwert von null würde eine nicht vorhandene Beobachtung vortäuschen. |
Prüfverfahren
- Fehlende, Null- und Schätzwerte trennen.
- Mittelwerte vor und nach Ausschluss berechnen.
- Anzahlen und Regeln je Variable aufbewahren.
Beweist eine Nullsumme, dass alle Werte Null waren?
Nein. Anzahl vorhandener Werte und Verhalten des Systems bei leeren Mengen prüfen; fehlende Daten beweisen keinen Nullmesswert.
Primärquelle: pandas — Working with missing data. Verwandte Methode: den praktischen Leitfaden lesen.