Zugl.: Bamberg, Univ., Diss., 2012

Fehlende Werte bilden seit jeher eine große methodische Herausforderung für quantitative Analysen in den Sozialwissenschaften. Die Methodenforschung deutet darauf hin, dass sich in einigen Bereichen das Problem fehlender Werte noch verschärfen wird. In dieser Arbeit werden zunächst die wichtigsten Theorien zu Item und Unit Nonresponse zusammengefasst. Anhand von Beispielen aus dem ALLBUS werden anschließend Analysen zu Item und Unit Nonresponse vorgenommen. Im Weiteren werden Korrekturmethoden für fehlende Werte durch ein auf realen Daten basierendes neues Verfahren verglichen. Dabei steht im Zentrum des Methodenvergleichs das Abschneiden der Multiplen Imputation als Korrekturmethode. Die Ergebnisse sprechen bei Item Nonreponse klar für die Anwendung der Multiplen Imputation vor allem bei multivariaten Analysen. Obwohl die Ergebnisse für Unit Nonresponse keine klaren Empfehlungen zulassen, erscheint der Weg, Multiple Imputation auch dort zu verwenden, bei günstiger Datenlage als Alternative zu Gewichtungen.