In der ersten Session stellten Doktoranden der LIfBi-Methodengruppe und des Lehrstuhls für Statistik und Ökonometrie der Universität Bamberg sowie Forscherinnen und Forscher der GfK Nürnberg ihre Ansätze vor. Die Sitzung beinhaltete Vorträge über aktuelle Fragen der multiplen Imputation, wie beispielsweise zum Umgang mit fehlenden Werten zur Zusammensetzung und zum Design von Split-Umfragen.

Im Zuge der zweiten Session wurden neueste Arbeiten im Feld der Analyse unvollständiger Datensätze mittels computerintensiver Simulationstechniken präsentiert. Die Vorträge stellten Ergebnisse des DFG-finanzierten Projektes „Analyzing relations between latent competencies and context information in the NEPS“ („Analyse der Beziehungen zwischen latenten Kompetenzen und Kontextinformationen im NEPS“) vor. Das Projekt beschäftigt sich mit Möglichkeiten zum Umgang mit fehlenden Werten in der konfirmatorischen Faktorenanalyse mit bis zu zehn latenten Dimensionen und latenter Heterogenität und ist Teil des DFG-Schwerpunktprogrammes 1646 „Education as a Lifelong Process“ („Bildung als lebenslanger Prozess“).

Im letzten Teil des Workshops diskutierten die rund 20 Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit Prof. Dr. Trivellore Raghunathan vom Survey Research Center der University of Michigan aktuelle Herausforderungen der statistischen Analyse unvollständiger Datensätze und die daraus resultierenden Bedürfnisse, mit denen Datenprovider von Large Scale Surveys umgehen müssen.

Die Veranstaltung wurde organisiert von Prof. Dr. Susanne Rässler, Inhaberin des Lehrstuhles für Statistik und Ökonometrie an der Universität Bamberg, und Dr. Christian Aßmann, Leiter der LIfBi-Abteilung „Forschungsdatenzentrum, Methodenentwicklung“.