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  • "Trotz zunehmend verbesserter Erhebungsverfahren ergibt sich bei vielen Variablen das Problem fehlender Werte. (...) So weisen etwa die demografischen Daten des ALLBUS von 1994 Anteile von fehlenden Werten auf, die überwiegend unter 1 Prozent liegen. Die Einkommensvariablen (Haushaltseinkommen und persönliches Monatsnettoeinkommen) besitzen demgegenüber mit 14 Prozent einen sehr großen Anteil fehlender Angaben. Die soziodemografische Variable "Einkommen" spielt in vielen Forschungsbereichen eine entscheidende Rolle (...) Fehlende Angaben zu einem bestimmten Merkmal können die Ergebnisse einer Unfrage erheblich beeinflussen. Daher ist es von großer Bedeutung, wie man mit solchen fehlenden Werten methodisch umgeht. Die statistischen Computerprogramme - wie etwa SPSS - bieten in der Regel drei Möglichkeiten mit dem Problem der fehlenden Werte umzugehen: Listwise deletion: Die Werte werden fallweise ausgeschlossen. (...) Pairwise deletion: Hier wird dagegen variablenweise ausgeschlossen. (...) Durchschnittswerte: Bei diesem Verfahren werden für die fehlenden Werte pro Variable nachträglich errechnete Durchschnittswerte eingesetzt, die aufgrund der vorhandenen Daten berechnet wurden. Vor dem Hintergrund elaborierter Verfahren der Imputation fehlender Werte wollten wir feststellen, welches Problembewusstsein und welche Lösungen bezüglich fehlender Einkommeswerte in der empirischen Sozialforschung vorhanden sind. (...) Als Ergebnis kann festgehalten werden, dass ein hoher Anteil fehlender Einkommenswerte kaum als problematisch erachtet wird (...)" (xsd:string)
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  • Analysen mit Einkommensdaten des ALLBUS - Wie gehen sie mit fehlenden Einkommenswerten um? (xsd:string)
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