Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

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Inhaltsbereich: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

R package hmi: a convenient tool for hierarchical multiple imputation and beyond

Verfügbarkeit

Kurzbeschreibung

"Anwendungen von Multipler Imputation sind längst über den klassischen Kontext der Behandlung von fehlenden Beobachtungen in Querschnittsstudien herausgewachsen. Heutzutage wird Multiple Imputation auch verwendet um fehlenden Werten in hierarchischen Datensätzen zu imputieren, um Vertraulichkeits-Interessen zu begegnen, um Datensätze aus verschiedenen Quellen zu kombinieren oder um Messfehler aus Erhebungen zu korrigieren. Die meiste Imputationssoftware kann allerdings nur mit fehlenden Beobachtungen in Querschnittsdaten umgehen und Erweiterungen für hierarchische Daten - sofern überhaupt vorhanden - sind typischerweise in ihrem Umfang begrenzt. Unserem Kenntnisstand nach, ist aktuell keine Software für den Umgang mit Messfehlern, basierend auf Multiplen Imputationsmethoden, vorhanden. Das R-Packet hmi versucht einige dieser Lücken zu schließen. Es bietet Multiple Imputationsroutinen in hierarchischen Settings für viele Variablentypen (zum Beispiel nominal, ordinal oder stetige Variablen). Zudem stellt es Imputationsmethoden für Intervalldaten bereit und behandelt ein übliches Messfehlerproblem in Befragungsdaten: Verzerrungen aufgrund impliziten Rundens der berichteten Werte. Der nutzerfreundliche Aufbau, der nur die Daten und optional eine Spezifizierung des Analysemodels benötigt, macht das Paket besonders attraktiv für Nutzer die weniger vertraut mit den Besonderheiten von Multipler Imputation sind. Die Kompatibilität mit dem populären Paket mice stellt sicher, dass der reichhaltige Satz an Analyse- und Diagnosewerkzeugen, und Befehlen für das Imputationsergebnis aus mice, einfach angewandt werden kann, sobald die Daten imputiert wurden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Autorin / Autor


Bibliografische Daten

Speidel, Matthias; Drechsler, Jörg; Jolani, Shahab; (2018): R package hmi: a convenient tool for hierarchical multiple imputation and beyond. (IAB-Discussion Paper, 16/2018), Nürnberg, 55 S.
 

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