Regressionsanalyse bei fehlenden Variablenwerten (missing values): Imputation oder Nicht-Imputation? Eine Anleitung für die Regressionspraxis mit SPSS

Abstract

Dieser SISS-Beitrag zeigt, wie mit SPSS eine multiple Regressionsanalyse durchgeführt werden kann, wenn einzelne Variablen des analysierten Datensatzes fehlende Werte (missing values) aufweisen. Es wird erläutert, in welcher Weise das Ausmaß und die Relevanz fehlender Werte ermittelt werden sollte, wann ein listenweiser Ausschluss von Fällen mit fehlenden Werten in einer Regressionsanalyse möglich ist, und unter welchen Bedingungen und in welcher Weise (mit welchen Vor- und Nachteilen) in SPSS das Verfahren der stochastischen Regressionsimputation (sRI) oder der Multiplen Imputation (MI) einzusetzen ist. Die Darstellung ist praxisorientiert. Der Text enthält für alle beschriebenen statistischen Verfahren die entsprechenden SPSS-Steueranweisungen (SPSS-Syntaxfiles).

This SISS-paper shows, how to perform a multiple regression analysis with SPSS when variables of the concerning data file have missing values. The paper informs about detecting the amount and relevancy of missing values, shows when it is possible to perform a listwise deletion of cases in regression analysis, and describes under which conditions and how to apply a stochastic regression imputation (sRI) or amultiple imputation procedure (MI) in SPSS discussing the advantages and disadvantages of both methods. The argumentation is practice-oriented. The paper contains the appropriate SPSS-syntax files for all statistical techniques described.