Durch eine Imputation lassen sich fehlende Werte innerhalb einer unvollständigen Datenmatrix ersetzen, wodurch eine vollständige Datenmatrix entsteht. Auf dieser Grundlage können anschließend weitere Analysen und Untersuchungen durchgeführt werden. Die Güte der Imputation kann anhand verschiedener Kriterien bewertet werden, die wiederum von den Eigenschaften der Datenmatrix mit fehlenden Werten abhängen. Im Rahmen einer Simulationsstudie werden die Auswirkungen dieser Eigenschaften auf die Ergebnisse verschiedener Imputationsverfahren für nominale Daten untersucht. Neben etablierten Gütekriterien wird auch ein eigens konzipiertes Bewertungskriterium herangezogen, um die Qualität der Imputationen zu beurteilen. Die Ergebnisse dieser Studie verdeutlichen, dass die Wahl eines geeigneten Imputationsverfahrens von den spezifischen Eigenschaften der unvollständigen Datenmatrix sowie den angestrebten Untersuchungszielen abhängt. Ein Verfahren, dass für alle Eigenschaften und Ziele die besten Ergebnisse erzeugt, konnte nicht gefunden werden.