Öffentliche Stellen, die Datensätze produzieren, müssen mit dem Dilemma umgehen, einerseits die Vertraulichkeit der personenbezogenen Daten zu schützen, andererseits für die Forschung hinreichend detaillierte Datensätze zur Verfügung zu stellen. Aus diesem Grund werden etliche Methoden der Offenlegungskontrolle in der Literatur diskutiert. Der Beitrag stellt zwei Ansätze vor, die auf multipler Imputation basieren, und die auf das IAB-Betriebspanel angewandt werden können. Beim ersten Ansatz, der auf Rubin (1993) zurückgeht, wird ein vollständig synthetischer Datensatz generiert, während beim zweiten Ansatz nur Werte für ausgewählte Variablen mit hohem Offenlegungsrisiko imputiert werden. Beide Ansätze werden auf eine Menge Variablen aus der Welle des IAB-Betriebspanels aus dem Jahr 1997 angewandt. Die Qualität der Ansätze wird bewertet, indem die Analyseergebnisse von Zwick (2005), die auf den Originaldaten basieren, mit den Ergebnissen derselben Analyse nach der Imputation verglichen werden. (IAB)
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