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[JohannaSch]

Hallo!

Kann mir vielleicht jemand sagen, ob es eine Daumenregel gibt, wie viele Fälle auf wie viele drop-outs bzw. missing data benötigt, um multiple Imputation noch sinnvoll durchführen zu können?

Ich habe beispielsweise zwei Gruppen (40 vs. 38), in denen zum zweiten Messzeitpunkt nur noch 32 und 24 Probanden übrig sind.

Viele Grüße,
Johanna

[daniel]

Als ganz grobe Daumenregel würde ich sagen, je mehr imputiert wird, desto größer sollte die Anzahl an imputierten Datensätzen sein, um die steigende Unsicherheit geeignet berücksichtigen zu können.

Wenn bei Dir aber ganze Fälle fehlen (Unit-Nonresponse, Attrition etc.), solltest Du ohnehin überlegen, ob eine Imputation wirklich sinnvoll ist. Das bedeutet nämlich, Du imputierst auch das outcome (die abhängige Variable), was i.d.R. nicht sinnvoll ist, weil es die Schätzung nicht verbessert, sondern eher verschlechtert (vgl. von Hippel, 2007,insb. S. 106ff).


von Hippel, Paul, T. (2007). REGRESSION WITH MISSING YS: AN IMPROVED STRATEGY FOR ANALYZING MULTIPLY IMPUTED DATA. Sociological Methodology, 37: 83-117.