Richtlinien für die Analyse von Datensätzen mit fehlenden Daten: Vergleiche und Empfehlungen

Obwohl mehrere Methoden entwickelt wurden, um die Analyse von Daten in Anwesenheit von fehlenden Werten zu ermöglichen, existiert kein klarer Leitfaden, der Familienforschern hilft, zwischen den vielen verfügbaren Optionen und Verfahren zu wählen. Wir umreißen diese Optionen und untersuchen die Sensitivität der Ergebnisse in einem Regressionsmodell, das in drei Zufallsstichproben aus der National Survey of Families and Households (n = 250–2.000) geschätzt wurde. Diese Ergebnisse, kombiniert mit Erkenntnissen aus Simulationsstudien, dienen dazu, Antworten auf eine Reihe von 10 häufigen Fragen zu geben, die Forscher beim Auswahlansatz für fehlende Daten stellen. Moderne Techniken für fehlende Daten haben sich als überlegen gegenüber traditionellen erwiesen, aber Unterschiede zwischen den Typen moderner Ansätze hatten geringere Auswirkungen auf die Schätzungen und substanziellen Schlussfolgerungen. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Forscher erhebliche Flexibilität bei der Auswahl moderner Optionen zur Handhabung fehlender Daten hat.