Insgesamt fehlten 2.05% der Daten. Von den insgesamt 733 Fällen waren 72 von diesen fehlenden Werten betroffen. Der Prozentsatz fehlender Werte variierte über die erhobenen Variablen von 1.36% bis 3.14%. Wir behandelten die fehlenden Daten mit dem full information maximum likelihood Ansatz, welcher unter der missing at random (MAR) Annahme durchgeführt wurde (Rubin, 1987). Maximum likelihood Schätzung wird als eine der State-of-the-Art Techniken zur Behandlung fehlender Werte angesehen, da es sowohl die Genauigkeit der Parameterschätzungen erhöht und dabei gleichzeitig die statistische Power aufrecht erhält, welche durch den Einsatz anderer Verfahren (z. B. listenweiser Fallausschluss) verringert werden würde (Schafer & Graham, 2002).