Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/244708 
Year of Publication: 
2021
Citation: 
[Journal:] WISTA - Wirtschaft und Statistik [ISSN:] 1619-2907 [Volume:] 73 [Issue:] 5 [Publisher:] Statistisches Bundesamt (Destatis) [Place:] Wiesbaden [Year:] 2021 [Pages:] 40-52
Publisher: 
Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden
Abstract: 
Fehlende Werte in den Erhebungsdaten stellen für die amtliche Statistik eine Herausforderung dar. Ein falscher Umgang mit ihnen kann die Ergebnisse verzerren. Zudem machen große Datenmengen und hohe Anforderungen an die Aktualität der Daten zunehmend automatisierte Plausibilisierungs- und Imputationsverfahren notwendig. Um eine hohe Qualität der Ergebnisse erreichen zu können ist es daher wichtig, sich mit diesen Themen auseinanderzusetzen. Der Aufsatz beschreibt, warum fehlende Werte ein Problem darstellen können und zeigt einige Behandlungsoptionen auf. Er stellt verschiedene Klassen von Imputationsverfahren und Möglichkeiten zur Evaluation der Imputationsergebnisse vor und ergänzt sie mit Beispielen aus der amtlichen Statistik.
Abstract (Translated): 
Missing values in survey data are a challenge for official statistics. Incorrect handling of them can distort the results. Furthermore, large amounts of data and high requirements on the timeliness of the results are increasing the need for automated data editing and imputation procedures. Therefore, it is important to deal with these issues in order to be able to achieve high quality results. The article describes why missing values can be a problem and discusses a number of options for addressing the issue. Different classes of imputation procedures and possibilities for evaluating the imputation results are presented and complemented with examples from official statistics.
Subjects: 
Antwortausfall
fehlende Werte
Datenaufbereitung
Imputation
Plausibilisierung
non-response
missing values
data processing
imputation
data editing
Document Type: 
Article

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