English Abstract: Longitudinal surveys aim to correctly represent the population of interest over time. In this respect, panel attrition, i.e. the systematic drop-out of sample members, is a major challenge for maintaining long-running panel surveys. A second problem might arise when some sample members die during the life of the panel. This holds in particular for panel surveys that consider (mainly) older people, because here the overall mortality rate is higher than in studies including all age groups. Distinguishing between mortality and other forms of attrition hence is crucial as the death of respondents in a longitudinal survey is a natural process that needs to be considered in order to maintain representativeness of the panel sample. If mortality is not taken into account properly, attrition analyses might overestimate the effect of systematic drop-outs for variables that are highly correlated with mortality, such as age or health of the respondents. Therefore, lacking information on the reason why a former respondent cannot be contacted anymore and thus on the vital status is a huge problem in many longitudinal studies that further increases from wave to wave. Using the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE), three methods are implemented in this paper to examine the extent of missing death reports. The first method randomly assigns people with unknown vital status to death. The second method uses mortality rates form life-expectancy tables to extrapolate the expected number of deaths among the panel members with unknown vital status. The third method models deaths from data internal to the survey. The correction methods are compared to the original, uncorrected sample and the implications for analyses of died sample members as well as attrition analyses are explored.German Abstract: Ein zentrales Ziel von längsschnittlichen Umfragen ist die repräsentative Abbildung der Zielpopulation über die gesamte Untersuchungsperiode. In dieser Hinsicht ist Panel Attrition, also der systematische Ausfall von Befragten, ein Kernproblem für jede Panelstudie, da hierdurch nicht nur die zu analysierende Fallzahl abnimmt, sondern es auch zu substanziellen Verzerrungen kommen kann. Hiermit eng verbunden ist eine weitere Schwierigkeit bei Panelstudien, nämlich das natürliche Ausscheiden von Befragten durch Mortalität. Dies gilt in besonderer Weise für Panelstudien, die (mehrheitlich) ältere Menschen befragen, da hier die natürliche Mortalität höher ist als in Umfragen, die alle Altersgruppen umfassen. Die präzise Unterscheidung zwischen unterschiedlichen Arten eines systematischen Ausscheidens aus dem Panel auf der einen und natürlicher Mortalität bzw. deren Berücksichtigung auf der anderen Seite ist demnach zentral für eine Aufrechterhaltung der Repräsentativität des Panelsamples. Sofern Mortalität nicht angemessen berücksichtigt wird, besteht die Gefahr einer Unterschätzung ihrer Konsequenzen sowie gleichzeitig einer Überschätzung des Ausmaßes systematischer Ausfälle – insbesondere für Variablen wie etwa Alter und Gesundheit der Befragten, die eine hohe Korrelation mit Mortalität aufweisen. Fehlende Informationen über die konkrete Ursache, weshalb ehemalige Befragte nicht mehr kontaktiert und interviewt werden konnten, ist daher ein großes und sich über die Zeit verschärfendes Problem zahlreicher Panelstudien. Auf der Grundlage des Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) werden in diesem Papier drei Korrekturmethoden vorgestellt, die das Ausmaß und die Folgen einer Unterschätzung des Ausmaßes natürlicher Mortalität der Befragten untersuchen. Die erste Methode erhöht dabei die absolute Zahl tatsächlich Verstorbener, indem zufällig bestimmte Panelbefragte als verstorben markiert werden, die nicht mehr kontaktiert werden konnten und deren vitaler Status demnach unbekannt ist. Die zweite Methode verwendet Mortalitätsraten auf der Basis von offiziellen Sterbetafeln, um die zu erwartende Anzahl an Toten unter den Panelbefragten mit unbekanntem Status zu extrapolieren. Die dritte Methode modelliert schließlich den vitalen Status der Befragten anhand verfügbarer Informationen direkt aus den Paneldaten. Die Korrekturmethoden werden mit dem ursprünglichen, nicht korrigierten Panelsample verglichen, deren Validität überprüft und Implikationen für Mortalitäts- und Attrition-Analysen untersucht