Fehlende Werte sauber behandeln

Definiere frei, welche Codes als fehlende Werte gelten, und schließe sie pro Kategorie aus – so bleiben deine Basen ehrlich, ohne den Rohdatensatz anzufassen.

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Tabelle mit bereinigter Basis in DataLion

DataLion behandelt fehlende Werte direkt am Datensatz: Du legst frei fest, welche Codes als Missing Values gelten, und schließt leere oder NULL-Werte gezielt aus – und zwar pro Kategorie statt global. So bleiben Basen korrekt, ohne dass du den Rohdatensatz anfassen musst.

🇩🇪 Made in Munich
DSGVO-konform
AV-Vertrag inklusive
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Marktforschung, Insights & Medien vertrauen DataLion

50+ interaktive Charttypen
20+ statistische Verfahren (R)
2 Wochen Release-Takt
ISO 27001 zertifizierte Rechenzentren (DE)

Fehlende Werte frei definieren

Was zählt als fehlender Wert? Das entscheidest du. In DataLion legst du frei fest, welche Codes als Missing Values behandelt werden – etwa „weiß nicht“, „keine Angabe“ oder projektspezifische Sondercodes.

So passt die Definition genau zu deinem Fragebogen, statt einer starren Vorgabe zu folgen.

Codes frei als fehlende Werte definieren
Sondercodes wie „weiß nicht“ sauber abbilden
Definition passend zum Fragebogen statt fester Vorgabe

Leere und NULL-Werte ausschließen

DataLion schließt leere und NULL-Werte gezielt aus, sodass sie deine Auswertung nicht verzerren. Du steuerst, was in die Basis einfließt – und was nicht.

Das hält Prozentwerte und Mittelwerte sauber, ohne dass du Datensätze löschen oder umkopieren musst.

Leere und NULL-Werte gezielt ausschließen
Prozent- und Mittelwerte bleiben unverzerrt
Keine Löschung oder Umkopie von Datensätzen

Ausschlüsse pro Kategorie

Der entscheidende Unterschied: Ausschlüsse gelten pro Kategorie statt global. Du entfernst einen fehlenden Wert genau dort, wo er stört – ohne ihn aus jeder anderen Auswertung zu kippen.

So bleiben Basen ehrlich und jede Frage behält ihre korrekte Grundgesamtheit – direkt am Datensatz, ohne Umweg über SPSS oder Excel.

Ausschlüsse pro Kategorie statt global
Jede Frage behält ihre korrekte Basis
Alles am Datensatz – ohne Export

Kategorienweise bereinigte Verteilung in DataLion

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**Jens Falkenau**, Vice President Market Research · Nielsen Sports

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Häufige Fragen zu fehlenden Werten

Wie behandelt DataLion fehlende Werte?

Du definierst frei, welche Codes als fehlende Werte gelten, und schließt leere oder NULL-Werte gezielt aus – pro Kategorie statt global. So bleiben Basen korrekt, ohne den Rohdatensatz zu verändern.

Kann ich selbst festlegen, was als Missing gilt?

Ja. Du legst frei fest, welche Codes als Missing Values behandelt werden – etwa „weiß nicht“ oder projektspezifische Sondercodes – passend zu deinem Fragebogen statt nach fester Vorgabe.

Gelten Ausschlüsse für den ganzen Datensatz?

Nein. Ausschlüsse gelten pro Kategorie statt global. Du entfernst einen fehlenden Wert genau dort, wo er stört, ohne ihn aus jeder anderen Auswertung zu kippen – so behält jede Frage ihre korrekte Basis.

Muss ich dafür den Rohdatensatz ändern?

Nein. Die Behandlung fehlender Werte passiert direkt am Datensatz in DataLion, ohne dass du Datensätze löschst, umkopierst oder nach SPSS exportierst.

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Teste DataLion kostenlos: fehlende Werte definieren, leere und NULL-Werte pro Kategorie ausschließen – ohne Eingriff in die Rohdaten. Oder buche eine Demo.

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