Beschreibung

"Befragungen zu Einkommensverhältnissen sind typischerweise von zwei Fehlerquellen betroffen, die zu Verzerrungen führen können, wenn sie bei der Analyse nicht berücksichtigt werden: Auf der einen Seite gilt das Einkommen als sensible Information und die Antwortraten zum Einkommen liegen in der Regel niedriger als Antwortraten bei anderen nicht sensiblen Fragen. Auf der anderen Seiten können sich die Befragten in aller Regel nicht genau an ihr exaktes Einkommen erinnern und geben daher einen gerundeten Wert an. Die negativen Auswirkungen des Antwortausfalls sind bereits gründlich untersucht worden und die meisten datenbereitstellenden Institutionen haben bereits Imputationsmethoden implementiert um möglichen Verzerrungen durch den Ausfall entegegenzuwirken. Im Gegensatz dazu werden die Auswirkungen des Rundens nach unserer Kenntnis bisher in der Praxis weitestgehend vernachlässigt, obwohl etliche Studien deutlich gezeigt haben, dass die meisten Befragten Ihrer Einkommensangaben runden. In diesem Papier veranschaulichen wir den starken Einfluss, den dieses Runden auf wichtige Kennziffern wie die Armutsquote haben kann. Um unverzerrte Schätzergebnisse zu erhalten, stellen wir ein zweistufiges Imputationsverfahren vor, bei dem in einem ersten Schritt gegeben das beobachtete Einkommen die a posteriori Wahrscheinlichkeit zu Runden geschätzt wird. In einem zweiten Schritt wird dann das tatsächliche Einkommen unter den bestimmten Rundungswahrscheinlichkeiten imputiert. Anhand einer Simulationsstudie illustrieren wir, dass es mit diesem Verfahren möglich ist, unverzerrte Schätzergebnisse zu gewinnen. Darüber hinaus präsentieren wir Ergebnisse auf Basis der IAB Längsschnittstudie 'Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung (PASS)'." (Autorenreferat, IAB-Doku)