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https://doi.org/10.15465/gesis-sg_en_044
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Imputation of missing values in survey data (Version 1.0)
Imputation von Survey Daten
[working paper]
Corporate Editor
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abstract Survey data often includes missing values. An approach to deal with missing values is imputation in order to obtain a complete dataset. However, the process of imputation requires researchers to make various decisions regarding the imputation method to be applied, the number of values to be imputed ... view more
Survey data often includes missing values. An approach to deal with missing values is imputation in order to obtain a complete dataset. However, the process of imputation requires researchers to make various decisions regarding the imputation method to be applied, the number of values to be imputed for each missing value, the selection of predictor variables, the treatment of multivariate nonresponse and the conduct of variance estimation. This survey guideline provides an overview of imputation procedures for missing values. It aims to support the reader with respect to aforementioned decisions when imputing missing values in survey data.... view less
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 festgeleg... view more
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.... view less
Keywords
survey research; data capture; statistical method; data quality
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Document language
English
Publication Year
2023
City
Mannheim
Page/Pages
22 p.
Series
GESIS Survey Guidelines
Status
Published Version; peer reviewed