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@article{ Schnell1985,
 title = {Zur Effizienz einiger Missing-Data-Techniken: Ergebnisse einer Computer-Simulation},
 author = {Schnell, Rainer},
 journal = {ZUMA Nachrichten},
 number = {17},
 pages = {50-74},
 volume = {9},
 year = {1985},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-121866},
 abstract = {Ausgehend von der Unterstellung, daß die relative Leistungsfähigkeit der Missing-Data-Verfahren (MD-Verfahren) unter anderen Ausfallmechanismen erhalten bleibt, also kein Interaktionseffekt zwischen Ausfallmechanismus und Leistungsfähigkeit der MD-Verfahren besteht, wird in dem Beitrag der Frage nach diesem Interaktionseffekt nachgegangen, indem eine Simulationsstudie durchgeführt wird, in der eine Reihe von MD-Techniken unter der Annahme von systematischen Ausfallmechanismen getestet werden. Aus der Vielzahl der MD-Techniken werden die wichtigsten herausgegriffen und vorgestellt. Die Frage nach der Effizienz der MD-Techniken bei der Kovarianzschätzung wird erörtert. Das Design der Simulationsstudie wird beschrieben, indem auf die beiden zentralen Aspekte eingegangen wird: (1) auf eine mögliche Aussage über die Güte der Schätzung der fehlenden Werte; (2) auf die Frage nach der jeweils erhaltenen Korrelationsstruktur. Für die Untersuchung werden die vier Faktoren, von denen ein Einfluß auf die Leistungsfähigkeit der MD-Ersetzungstechniken erwartet wird, systematisch variiert: (1) Umfang der Stichprobe; (2) mittlere Interkorrelation in der Population; (3) Anteil fehlender Werte pro Variable in der Stichprobe, (4) der Ausfallmechanismus. Auf der Grundlage der Untersuchungsergebnisse erfolt dann die explizite Modellierung des Ausfallmechanismus als alternative Analysestrategie: die Multiple Imputation. (KW)},
 keywords = {research; electronic data processing; statistische Analyse; Effizienz; Datengewinnung; sample; efficiency; Bemessungsgrundlage; sampling error; EDV; Schätzung; Simulation; Methode; statistics; Stichprobe; simulation; statistical analysis; Stichprobenfehler; assessment basis; method; multivariate Analyse; Statistik; Forschung; multivariate analysis; estimation; data capture}}