rechnen mit missing data die keine sind

[Jonatan]

Eine Frage für Erfahrene:

Problemstellung:
Ich habe einen Datensatz, in dem nicht alle Items auf Fälle zutreffen: "welche Meinung bezüglich der stationären Aufnahme hat die Begleitung des Patienten" kann ich nur für Patienten angeben, die überhaupt in Begleitung erschienen sind. Wenn ich jetzt Prädiktoren der stationären Aufnahme in der Notaufnahme eines Krankenhauses mit einer logistischen Regression berechnen möchte, ist es sinnvoll, auch diesen Faktor in die Rechnung mit einzubeziehen, da er sehr aussagekräftig ist. Wenn ich das jedoch mache, verwendet SPSS nur die Fälle, die in Begleitung erschienen sind (da die anderen als SYSMIS behandelt werden), wodurch meine Stichprobe sich um die Hälfte verkleinert.

Meine Lösüngsansätze waren bisher:
A)
ich wandle alle SYSMIS-Fälle in eine neue Kathegorie um, so dass ein Faktor entsteht: 1=keine Begleitung 2=Begleitung war dafür 3=Begleitung war dagegen 4= Begleitung war neutral (kathegorial skaliert) (Problem: 1 und 2,3,4 sind nicht gleichwertig so wie keine Begleitung vs. keine Begleitung es wären, da "keine Begleitung" in 2,3,4 aufgesplittet ist)
B)
ich berechne ein erstes Modell für alle Patienten, indem das Item Komplett rauslasse und dann ein zweites nur für die Patienten, die in Begleitung erschienen sind (Problem: dann habe ich Ergebnisse aus zwei Verschiedenen Zusammensetzungen, die ich schwer vergleichen und aufeinander beziehen kann)

Großen Dank und größten Respekt an und für den, der damit etwas anfangen kann!