Imputation von Survey Daten
Survey Daten enthalten häufig fehlende Werte. Eine Methode mit fehlenden Werten umzugehen ist die Imputation, welche darauf abzielt, einen vollständigen Datensatz zu erhalten. Im Zuge der Anwendung der Imputation müssen jedoch verschiedene Entscheidungen getroffen werden. Zum Beispiel muss festgelegt werden, welche Imputationsmethode verwendet werden soll, wie viele Werte für einen fehlenden Wert imputiert werden sollen, welche Variablen als Prädiktoren verwendet werden und wie mit multivariatem Nonresponse umzugehen ist und wie die Varianzschätzung durchgeführt werden soll. Diese Survey Guideline gibt einen Überblick über die Imputation fehlender Werte. Das Ziel ist es, den Leser bezüglich der zuvor genannten Fragestellungen bei der Imputation fehlender Werte in Survey Daten zu unterstützen.
Christian Bruch (2023). Imputation of missing values in survey data. Mannheim, GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS - Survey Guidelines). DOI: 10.15465/gesis-sg_en_044
Relevante Survey Guidelines:
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Bruch, C. (2022). Applying the rescaling bootstrap under imputation for a multistage sampling design. Computational Statistics, 37, 1461–1494. https://doi.org/10.1007/s00180-021-01164-6
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Axenfeld, J., Bruch, C., & Wolf, C. (2022). General-purpose imputation of planned missing data in social surveys: Different strategies and their effect on correlations. Statistics Surveys, 16, 182–209. https://doi.org/10.1214/22-SS137
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Bruch, C. (2019). Applying the rescaling bootstrap under imputation: a simulation study. Journal of Statistical Computation and Simulation, 89, 641-659. https://doi.org/10.1080/00949655.2018.1563898
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Bruch, C. (2016). Varianzschätzung unter Imputation und bei komplexen Stichprobendesigns. [Doctoral dissertation, Trier University]. https://doi.org/10.25353/ubtr-xxxx-1a14-1c19
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Münnich, R., Gabler, S., Bruch, C., Burgard, J.-P., Enderle, T., Kolb, J.-P. and Zimmermann, T. (2015). Tabellenauswertungen im Zensus unter Berücksichtigung fehlender Werte. AStA: Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 9(3), 269-304. http://dx.doi.org/10.1007/s11943-015-0175-8