Allgemein der Zustand, dass Daten oder Messwerte unvollständig sind. Dies ist wertfrei zu sehen.
In der Zuverlässigkeitstechnik Bezeichnung für diejenigen Daten, die zwar keine Ausfälle sind, jedoch eine Ausserbetriebnahme aus anderen Gründen darstellen.
Diese Daten steuern somit eine gewisse Überlebensdauer bei, jedoch keinen Ausfall.
Zensierung von Daten kann mehrere Gründe haben, die sich meistens aus der Natur der Erhebung ergeben.
Bei Fragebögen kommt es vor, dass
die möglichen Antworten zu restriktiv vorgegeben sind, weil bei der Entwicklung der Umfrage nicht an alles gedacht worden ist. Dies führt zu invaliden Antworten, was man im im Allgemeinen anhand der anderen antworten erkennen kann. Betroffene Antworten müssen aus der Auswertung herausgenommen werden.
die grundsätzliche Beantwortung einer Frage B von der Antwort einer anderen Frage A abhängen kann. Für B liegen dann weniger Daten vor.
In der klinischen Forschung
Bei Intention-to-treat-Methoden: Manche Patienten sind nicht in der Lage, der Behandlungsmethode nachzukommen.
Bei Langzeitstudien: Einige Patienten sterben aus anderen Gründen, brechen ab oder ziehen weg.
In der Zuverlässigkeitstechnik können Individuen aus anderen Gründen ausfallen, die nicht im Sinne des Tests anrechenbar sind.
Unterscheidungen:
a) Testen für eine geplante Zeitdauer T, dann Abbruch --> Typ 1 Zensierung.
b) Testen bis zum r-ten Ereignis, dann Abbruch --> Typ 2 Zensierung.
Beispiele:
1.
Verfolgung der Motorlebensdauer einer grossen PKW Flotte.
Da sicher einige Pkws einen Unfall mit Totalschaden erleiden werden, wird man dies nicht als Motorenausfall werten wollen
2.
Felduntersuchung eines lebensverlängernden Medikaments an Patienten.
Manche Patienten brechen die Untersuchung ab, ohne gestorben zu sein.