Durch Imputation können fehlende Werte durch existierende oder geschätzte Werte ersetzt werden, um einen Datensatz zu vollständigen. Dadurch wird möglich, zum Beispiel für Modellanalysen oder zur Anpassungsgewichtung mit einem vollständigen Datensatz zu arbeiten. Zudem hilft die Imputation fehlender Werte dabei, den Nonresponsde-Bias zu reduzieren sowie die Kovarianz-Struktur der Variablen und der jeweiligen Randverteilung zu reproduzieren.
Die Bestimmung von Imputationswerten sollte immer unter der Berücksichtigung des zugrundeliegenden Ausfallmechanismus erfolgen und unter der Verwendung von mit dem fehlenden Merkmal möglichst hoch-korrelierter Hilfsvariablen. Dazu stehen unterschiedliche Ansätze und Spender fernab von dem verwendeten Imputationsmodell zur Verfügung. Grob unterscheidet man hierbei einfache sowie die multiple Imputation sowie Hot- und Cold-Deck Verfahren zur Bestimmung von geeigneten Spendern. Je nach verwendeter Methode, Varianz-Kovarianz-Struktur und Modell hat die Imputation darüber hinaus auch einen Einfluss auf die Varianz des Schätzers, der aus den Daten ermittelt werden soll. Dies gilt in der späteren Verwendung der Daten ebenso zu berücksichtigen.
Die Imputation fehlender Werte für Ihren Datensatz kann bei GESIS sowohl für Ihren kompletten Datensatz als auch für ausgewählte Variablen in Auftrag gegeben werden. In Absprache mit Ihnen imputieren wir fehlende Werte unter der Verwendung einfacher oder multipler Impuation. Der Datensatz, für den dies erfolgen soll muss dafür GESIS zugänglich gemacht werden.
Kosten
Für unsere Expertise fällt eine Aufwandsentschädigung von 80 Euro pro Stunde an. Gerne machen wir Ihnen ein Angebot.