模具为新版本文件。

在大多数调查中，人们都会遇到缺失数据或更普遍的粗糙数据。许多处理这些数据的方法都做出了强有力的、不稳定的假设，例如随机粗化。但是，由于潜在的严重偏见，人们对只包括有关粗化过程的可靠知识的方法的兴趣增加，从而导致不精确但可信的结果。我们详细阐述了这种谨慎的回归分析方法，使用粗糙的类别因变量和精确观察到的类别协变量。我们从德国小组研究“劳动力市场和社会保障”得出的谨慎结果表明，传统方法甚至可能假装回归估计的特定迹象。