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  • "Die Grundidee der multiplen Imputation ist einfach zu verstehen, aber die Anwendung des Verfahrens auf reale Datensätze stellt den Anwender vor etliche zusätzliche Herausforderungen. Viele Datensätze bestehen sowohl aus kategorialen als auch aus kontinuierlichen Variablen, wobei letztere alles andere als normalverteilt gelten können. Zusätzlich verkomplizieren Filterfragen und verschiedene logische Restriktionen die Modellbildung. In diesem Papier stellen wir verschiedene Möglichkeiten vor, mit diesen Herausforderungen umzugehen und veranschaulichen eine erfolgreiche Implementierung anhand eines komplexen Imputationsprojekts am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB): Die Imputation der fehlenden Werte einer Welle des IAB Betriebspanels." [Autorenreferat] (xsd:string)
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  • 2010 (xsd:gyear)
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  • 2010 (xsd:gyear)
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  • Multiple imputation of missing values in the wave 2007 of the IAB Establishment Panel (xsd:string)
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  • Arbeitspapier (xsd:string)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
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  • 6/2010 (xsd:string)