Beschreibung

Bei der Untersuchung von Arbeitsmarktdaten ist die Abschätzung von arbeitslosen Teilpopulationen - z.B. in regionaler Hinsicht - sinnvoll. Für diesen Prozess werden gewöhnlich Horvitz-Thompson-Schätzungen durchgeführt. Zur Validierung dieser Schätzungen werden Varianzkorrekturen benötigt, die in dieser Arbeit mit Hilfe von multipler Imputation unter besonderer Berücksichtigung binärer Variablen diskutiert werden. Auf der Basis der deutschen Mikrozensus-Daten wurde ferner eine Simulation durchgeführt. Mit Hilfe von multipler Imputation sowie von Kalibrierungstechniken lassen sich dabei Vergleiche von Abschätzungen der Anzahl der Arbeitslosen in unterschiedlichen Umgebungen anstellen. Ein entsprechender Algorithmus für die Varianzabschätzung wird vorgestellt. (IAB)