Gütevergleich von Imputationsverfahren : eine Analyse existierender Simulationsstudien

Rockel, Tobias

Das vorliegende Arbeitspapier aggregiert die Erkenntnisse aus 125 Simulationsstudien, die Imputationsverfahren vergleichen. Dazu werden zunächst der Aufbau der Studien untersucht und die Studien mit verlässlichen Ergebnissen ausgewählt. Diese Studien bilden die Basis für eine Analyse der Imputationsverfahren. Hierbei werden die Verfahren zunächst separat betrachtet und danach paarweise miteinander verglichen. Zusammenfassend ergeben beide Untersuchungen, dass die Imputation mittels adaptiver Regression, die multiple Imputation und die ML-Parameterschätzverfahren am besten zur Behandlung fehlender Werte geeignet sind. Über den Verfahrensvergleich hinaus erlauben die Studien auch Rückschlüsse über Faktoren, die die Qualität der Imputation beeinflussen. Die Studien zeigen, dass sowohl eine größere Anzahl an Objekten als auch ein geringere Anteil fehlender Werte zu besseren Ergebnissen führen. Die Aggregation der Studien zeigt auch weiteren Forschungsbedarf auf. Zum einen sind die Auswirkungen der Merkmale auf die Imputationsqualität nicht eindeutig und zum anderen sind viele Verfahren noch nie oder nicht häufig genug für belastbare Aussagen miteinander verglichen worden. Insbesondere wurden die drei besten Verfahren in keiner Studie direkt miteinander verglichen.

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Rockel, Tobias: Gütevergleich von Imputationsverfahren. eine Analyse existierender Simulationsstudien. Ilmenau 2017. ilmedia.

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