Fehlende Werte, engl. missing data, sind ein häufiges Problem empirischer Wissenschaften. Je nach Mechanismus, der zum Fehlen der Werte führte, können Standard-Analysen, bei denen die fehlenden Werte ignoriert werden, zu falschen Schlussfolgerungen führen. Der vorliegende Band beschreibt zunächst die verschiedenen Mechanismen, die zu fehlenden Werten führen, und illustriert mögliche Konsequenzen einfacher Ad-hoc-Kompensationsstrategien. Im zweiten Teil werden zwei theoretisch begründete und allgemein einsetzbare Strategien zur Kompensation fehlender Werte beschrieben und diskutiert. Deren Anwendung wird anhand eines praktischen Beispiels und frei verfügbarer Software veranschaulicht.
