Fehlende Werte durch „Listenfragen-Effekt“: Vergleich verschiedener Surveys

Hintergrund: Fehlende Werte (missing data=MD) stellen ein großes Problem in der angewandten Sozialforschung dar, insbesondere bei multivariater Auswertung. Hier führen bereits geringe Häufigkeiten von MD in einzelnen Variablen schnell zu einer deutlichen Reduktion der Fallzahl und möglichem bias. In einer Fragebogenstudie konnten wir beobachten, dass in einer Subskala des SCL-90-R (Somatisierung) gehäuft der Fall auftrat, dass Probanden einzelne Items ankreuzten, die „überhaupt nicht“-Kategorie aber konsequent ignorierten („Listenfragen-Effekt“). Ziel: Das Ausmaß dieses postulierten „Listenfragen-Effekts“ sollte…