Missende data in longitudinaal survey onderzoek

Abstract

Missende data is een groot probleem in sociaal wetenschappelijk onderzoek. Multipele imputatie is een goede methode om daar mee om te gaan. In dit onderzoek is een vergelijking gemaakt tussen Listwise deletion en Multipele imputatie. Eerst is bekeken hoe de missingness geclassificeerd moest worden volgens Rubin’s (1976) systeem. Uit de resultaten bleek dat er geen zware bias in de resultaten te vinden was, maar dat het verlies van power volledig tegengegaan was.