Bielefeld - Hamburg

Robuste und effiziente multiple Imputation komplexer Datensätze

Universität Bielefeld (D), Universität Hamburg (D)

Projektleitung

Prof. Dr. Jost Reinecke (Bielefeld)
Prof. Dr. Martin Spieß (Hamburg)

Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter

M.Sc. Roel de Jong (Hamburg)
Dipl.-Psych. Kristian Kleinke (Bielefeld)

Projektlaufzeit

März 2010 - Februar 2012

Forschungsvorhaben

Selbst in sorgfältig durchgeführten wissenschaftlichen Umfragen treten fehlende Werte auf. Valide Inferenzen basierend auf unvollständig beobachteten Datensätzen sind aber nur möglich, wenn das Problem fehlender Werte angemessen behandelt wird. Eine zunehmend auch von Bereitstellern öffentlich nutzbarer Datensätze akzeptierte Methode zur Kompensation fehlender Werte ist die Methode der multiplen Imputation. Verfügbare modellbasierte Techniken zur Erzeugung multipler Imputationen sind beschränkt auf parametrische Modelle, die wenn fehlspezifiziert, zu unnötig ungenauen oder sogar verzerrten Inferenzen führen können. Darüber hinaus sind die verfügbaren Programme nicht zur Imputation großer, komplexer Datensätze mit Clusterstrukturen oder Paneldatensätzen vorgesehen. Im beantragten Projekt werden Prozeduren zur Erzeugung multipler Imputationen erweitert, um, basierend auf einem approximativen Bayes- sowie einem Bayes-Ansatz, eine effiziente und robuste multiple Imputation komplexer Datensätze und damit valide und genauere Inferenzen zu ermöglichen. Weiterhin sollen, auf der Basis existierender und im Projekt zu entwickelnder Programme (aufrufbar in R), Richtlinien zum Umgang mit der Methode der multiplen Imputation insbesondere im Hinblick auf mögliche, in der Literatur diskutierte Grenzen erarbeitet und veröffentlich werden. Die Notwendigkeit der zu entwickelnden Erweiterungen wird anhand inhaltlicher Anwendungen und mit Hilfe realer Datensätze illustriert werden. Die Imputations-Programme werden der Scientific Community zur Verfügung gestellt.

Kooperationen innerhalb PPSM

Prof. Dr. Uwe Engel
Prof. Joop Hox
Prof. Edith de Leeuw, PhD
Annette Scherpenzeel, PhD

Kooperationen außerhalb PPSM

Prof. Dr. Klaus Boers, Institut für Kriminalwissenschaften, Universität Münster
Prof. Dr. Uwe Engel, Institut für empirische und angewandte Soziologie, Universität Bremen
PD Dr. Siegfried Gabler, GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim
Dr. Jan Goebel, Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Berlin
Prof. Dr. John W. Graham, Department of Biobehavioral Health and the Prevention Research Center, The Pennsylvania State University
Dr. Martin Kroh, Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Berlin
Prof. Dr. Ralf Münnich, Fachbereich IV: Wirtschafts- und Sozialstatistik, Universität Trier
Prof. Dr. Trivellore E. Raghunathan, Department of Biostatistics, University of Michigan
Prof. Dr. Susanne Rässler, Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, Universität Bamberg
Prof. Dr. Ulrich Rendtel, Department of Economics, Free University, Berlin
Prof. Dr. Donald B. Rubin, Department of Statistics, Harvard University
Prof. Dr. Gerhard Tutz, Institut für Statistik, Universität München
Prof. Dr. Stef van Buuren, Fakultät für Sozialwissenschaften, Universität Utrecht
Dr. Cornelia Weins, Fachbereich IV: Methodenlehre, Universität Trier