Was versteht man unter einem Imputationsverfahren in der Marktforschung?

Ein Imputationsverfahren in der Marktforschung bezieht sich auf Methoden, die verwendet werden, um fehlende Daten in Datensätzen zu ersetzen. Fehlende Daten können aus verschiedenen Gründen auftreten, wie z.B. unvollständige Antworten von Befragten oder technische Probleme bei der Datenerfassung. Imputationsverfahren helfen dabei, die Vollständigkeit und Genauigkeit der Daten zu verbessern, was für die Analyse und Interpretation der Ergebnisse entscheidend ist.

Es gibt verschiedene Imputationsmethoden, darunter:

1. **Einfaches Imputationsverfahren**: Hierbei wird ein einzelner Wert zur Ersetzung der fehlenden Daten verwendet. Beispiele sind:
- **Mittelwert-Imputation**: Der fehlende Wert wird durch den Durchschnittswert der vorhandenen Daten ersetzt.
- **Median-Imputation**: Der fehlende Wert wird durch den Median der vorhandenen Daten ersetzt.
- **Modus-Imputation**: Der fehlende Wert wird durch den häufigsten Wert in den vorhandenen Daten ersetzt.

2. **Multiple Imputation**: Diese Methode erzeugt mehrere plausible Werte für die fehlenden Daten und führt die Analyse mehrfach durch, um die Unsicherheit durch die Imputation zu berücksichtigen. Die Ergebnisse werden dann kombiniert, um eine robustere Schätzung zu erhalten.

3. **Regression Imputation**: Hierbei wird ein Regressionsmodell verwendet, um die fehlenden Werte basierend auf den vorhandenen Daten vorherzusagen.

4. **Hot-Deck Imputation**: Fehlende Werte werden durch Werte aus ähnlichen Datensätzen (sogenannte "Donoren") ersetzt.

5. **K-Nearest Neighbors (KNN) Imputation**: Fehlende Werte werden durch Werte ersetzt, die von den k nächsten Nachbarn im Datensatz stammen.

Die Wahl des Imputationsverfahrens hängt von der Art der Daten, dem Ausmaß der fehlenden Daten und den spezifischen Anforderungen der Analyse ab.