Workshop: Multiple Imputation

Bei der Analyse von Survey-Daten bekommt man es unweigerlich mit fehlenden Werten zu tun. Ein Ignorieren dieser fehlenden Werte ist selten eine gute Idee und es bedarf daher Verfahren, die adäquat mit fehlenden Werten umgehen können. Ein solches Verfahren stellt die Multiple Imputation dar.
In diesem Workshop wird eine Einführung in die Multiple Imputation gegeben, wobei vor allem die praktische Umsetzung in Stata im Vordergrund steht. Das Vorgehen wird Schritt-für-Schritt erläutert und es wird auf zahlreiche Implikationen und Herausforderungen bei der Umsetzung sowie der Diagnostik in Stata eingegangen. Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmern zu ermöglichen Multiple Imputation für eigene Analysen selbstständig und flexibel einzusetzen.
 

Empfohlene Literatur:
Allison, P. D. (2002). Missing Data. Thousand Oaks: Sage.
Eddings, W. and Marchenko, Y. (2012). Diagnostics for Multiple Imputation in Stata. Stata Journal, 12, 353–367.
Enders, C. K. (2010). Applied Missing Data Analysis. New York/London: Guilford Press.
van Buuren, S. (2012). Flexible Imputation of Missing Data. Boca Raton: Chapman & Hall
von Hippel, P. T. (2009). How To Impute Squares, Interactions, and Other Transformed Variables. Sociological Methodology, 39 (1), 265–291 .