IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/zbw/wistat/284653.html
   My bibliography  Save this article

Fehlende Datensätze in der Meldung: Imputation versus Neuanforderung. Möglichkeiten und Grenzen der Imputation bei der Erhebung zu Tarifinformationen

Author

Listed:
  • Scharfe, Simone
  • Racky, Matthias
  • Lange, Kerstin

Abstract

Die monatliche Verdiensterhebung hat die vierjährlich durchgeführte Verdienststrukturerhebung und die Vierteljährliche Verdiensterhebung abgelöst. Ergänzt wird sie durch eine fünfjährliche Erhebung zum angewandten Tarifvertrag. Es kommt vor, dass Betriebe nicht zu allen Arbeitnehmersätzen der monatlichen Verdiensterhebung Angaben liefern, die Meldung also unvollständig ist. Die hier vorgestellte Studie untersucht, ob es möglich ist, die Angaben zur tarifvertraglichen Bindung durch ein Nearest-Neighbor-Imputationsverfahren mit einer hinreichenden Zuverlässigkeit für das Gesamtergebnis zu schätzen.

Suggested Citation

  • Scharfe, Simone & Racky, Matthias & Lange, Kerstin, 2024. "Fehlende Datensätze in der Meldung: Imputation versus Neuanforderung. Möglichkeiten und Grenzen der Imputation bei der Erhebung zu Tarifinformationen," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 76(1), pages 39-53.
  • Handle: RePEc:zbw:wistat:284653
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/284653/1/1882587588.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. Preising, Marcel & Lange, Kerstin & Dumpert, Florian, 2021. "Imputation zur maschinellen Behandlung fehlender und unplausibler Werte in der amtlichen Statistik," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 73(5), pages 40-52.
    2. Schymura, Sandra, 2020. "Beschäftigte und ihre Verdienste nach der zweiten Erhöhung des Mindestlohns," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(6), pages 58-67.
    3. Finke, Claudia & Geisler, Susanna & Überschaer, Anja, 2023. "Aus drei mach eins: die neue Verdiensterhebung," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 75(5), pages 58-68.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Finke, Claudia & Geisler, Susanna & Überschaer, Anja, 2023. "Aus drei mach eins: die neue Verdiensterhebung," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 75(5), pages 58-68.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:zbw:wistat:284653. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: ZBW - Leibniz Information Centre for Economics (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/stagvde.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.