Reale Datenmatrizen sind häufig unvollständig und können aus diesem Grund normalerweise nicht direkt ausgewertet werden. Eine Möglichkeit, mit diesem Problem umzugehen, sind Imputationsverfahren, die fehlende Werte ersetzen. Dieses Werk gibt zunächst einen Überblick über gängige Imputationsverfahren und stellt darauf aufbauend einen generellen Aufbau von Imputationsverfahren vor. Anhand von existierenden Simulationsstudien und einer eigenen Simulationsstudie wird die Güte verschiedener Imputationsverfahren analysiert. Basierend auf diesen Ergebnissen werden unter anderem Empfehlungen für die Auswahl von Imputationsverfahren abgeleitet.
Aktualisiert: 2023-03-16
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Fehlende Werte bilden seit jeher eine große methodische Herausforderung für quantitative Analysen in den Sozialwissenschaften. Die Methodenforschung deutet darauf hin, dass sich in einigen Bereichen das Problem fehlender Werte noch verschärfen wird. In dieser Arbeit werden zunächst die wichtigsten Theorien zu Item und Unit Nonresponse zusammengefasst. Anhand von Beispielen aus dem ALLBUS werden anschließend Analysen zu Item und Unit Nonresponse vorgenommen. Im Weiteren werden Korrekturmethoden für fehlende Werte durch ein auf realen Daten basierendes neues Verfahren verglichen. Dabei steht im Zentrum des Methodenvergleichs das Abschneiden der Multiplen Imputation als Korrekturmethode. Die Ergebnisse sprechen bei Item Nonreponse klar für die Anwendung der Multiplen Imputation vor allem bei multivariaten Analysen. Obwohl die Ergebnisse für Unit Nonresponse keine klaren Empfehlungen zulassen, erscheint der Weg, Multiple Imputation auch dort zu verwenden, bei günstiger Datenlage als Alternative zu Gewichtungen.
Aktualisiert: 2019-05-20
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Im Mittelpunkt der Betrachtung steht das einfache additive Modell mit fehlenden Werten in Das Ziel besteht im Vergleich von aus der linearen Regressionsrechnung bekannten Verfahren mit der . Neben einer ausführlichen Einführung in die Problematik fehlender Daten, in die Schätzung nichtparametrischer Regressionsmodelle und in einige Imputationsverfahren werden die Struktur und die Resultate der Simulationsexperimente ausführlich diskutiert. Dabei stehen insbesondere die Ergebnisse unter (MAR) im Vordergrund, was hier einer Abhängigkeit des Fehlens vom entspricht. Während unter (MCAR) die Analyse der vollständigen Fälle noch als geeignet anzusehen ist, sind unter MAR die deutlichen Vorteile der bzw. einer neu entwickelten Version ersichtlich. Dieser Zusammenhang ist sowohl bei nichtmonotonem wie auch bei einer monotonen Funktion zu erkennen.
Aktualisiert: 2023-04-12
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