TY  - JOUR
A1  - Böwing-Schmalenbrock, Melanie
A1  - Jurczok, Anne
T1  - Multiple Imputation in der Praxis : ein sozialwissenschaftliches Anwendungsbeispiel
T1  - Multiple imputation in practice : a socio-scientific example of use
N2  - Multiple Imputation hat sich in den letzten Jahren als adäquate Methode zum Umgang mit fehlenden Werten erwiesen und etabliert. Das gilt zumindest für die Theorie, denn im Angesicht mangelnder anwendungsbezogener Erläuterungen und Einführungen verzichten in der Praxis viele Sozialwissenschaftler auf diese notwendige Datenaufbereitung. Trotz (oder vielleicht auch wegen) der stetig fortschreitenden Weiterentwicklung der Programme und Optionen zur Umsetzung Multipler Imputationen, sieht sich der Anwender mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, für die er mitunter nur schwer Lösungsansätze findet. Die Schwierigkeiten reichen von der Analyse und Aufbereitung der Zielvariablen, über die Software-Entscheidung, die Auswahl der Prädiktoren bis hin zur Modell-Formulierung und Ergebnis-Evaluation. In diesem Beitrag wird die Funktionsweise und Anwendbarkeit Multipler Imputationen skizziert und es wird eine Herangehensweise entwickelt, die sich in der schrittweisen Umsetzung dieser Methode als nützlich erwiesen hat – auch für Einsteiger. Es werden konkrete potenzielle Schwierigkeiten angesprochen und mögliche Problemlösungen diskutiert; vor allem die jeweilige Beschaffenheit der fehlenden Werte steht hierbei im Vordergrund. Der Imputations-Prozess und alle mit ihm verbundenen Arbeitsschritte werden anhand eines Anwendungsbeispiels – der Multiplen Imputation des Gesamtvermögens reicher Haushalte – exemplarisch illustriert.
N2  - Multiple imputation established itself and proved adequate as method of handling missing observations – at least in theory. Annotations and explanations on how to apply multiple imputation in practice are scarce and this seems to discourage many social scientists to conduct this step of necessary data preparation. Despite (or maybe because of) the continuous and progressive development of programs and features to conduct multiple imputation the user is confronted with numerous challenges for which solutions are sometimes hard to find. The difficulties range from the analysis and preparation of the target variable to deciding in favor of a software package, selecting predictors, formulating a suitable model and evaluating the results. This paper will outline the operation and practicability of multiple imputations and will develop a useful approach, which has proven adequate in handling missing values step by step – even for beginners. It will discuss potential difficulties and gives specific solutions; especially the particular quality of missing data is paramount. The process of imputation with all its necessary steps will be illustrated by the multiple imputation of the total assets of wealthy households.
KW  - Multiple Imputation
KW  - fehlende Werte
KW  - Vermögen
KW  - Stata ice
KW  - Multiple Imputation
KW  - non-response
KW  - wealth
KW  - Stata ice
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-58111
ER  -