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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-91298
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Regressionsanalyse bei fehlenden Variablenwerten (missing values): Imputation oder Nicht-Imputation? Eine Anleitung für die Regressionspraxis mit SPSS
Regression analysis when variables have missing values: imputation or no imputation? A guide for practical regression analysis with SPSS
[working paper]
Corporate Editor
Universität Stuttgart, Fak. 10 Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Institut für Sozialwissenschaften
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, ... view more
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).... view less
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... view more
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.... view less
Keywords
SPSS; regression analysis; variability; value; statistics; data quality; data; data preparation
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Document language
German
Publication Year
2016
Edition
2. korr. Aufl.
City
Stuttgart
Page/Pages
57 p.
Series
Schriftenreihe des Instituts für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart -SISS-, 44
DOI
https://doi.org/10.18419/opus-9112
ISSN
2199-7780
Status
Published Version; reviewed
Licence
Deposit Licence - No Redistribution, No Modifications