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¿Qué son los datos faltantes?
Los datos faltantes se definen como valores no disponibles que serían útiles o significativos para el análisis de los resultados. Hay muchos tipos de datos faltantes y muchas razones por las cuales pueden ocurrir.
¿Qué hacer con valores faltantes?
Técnicas para el tratamiento de valores faltantes
- Eliminar muestras o variables que tienen datos faltantes.
- Imputar los valores perdidos, es decir, sustituirlos por estimaciones.
¿Qué es la imputación de datos?
En estadística, la imputación es la sustitución de valores no informados en una observación por otros. A veces es un paso necesario para poder tratar los datos con determinadas técnicas estadísticas de análisis.
¿Qué son los valores imputados?
Estimación del valor de un bien o servicio que no tiene un precio de mercado.
¿Qué es una respuesta imputada?
Es un método determinístico que se aplica en situaciones donde las respuestas que faltan se pueden deducir del resto de la información proveniente del conjunto de datos, es decir, los valores se asignan mediante relaciones lógicas entre las variables.
¿Cuál es la importancia de los datos faltantes?
Un segundo punto importante es la cantidad: si son pocos los datos faltantes, es probable que su efecto sea menor pero si son muchos su ausencia va comprometiendo progresivamente la validez de las conclusiones.
¿Cómo afectan los datos faltantes a la confiabilidad de los resultados?
Esto representa un grave problema para la confiabilidad de los resultados, donde los datos faltantes pueden estar relacionados con la efectividad de un tratamiento, los efectos adversos o el pronóstico. A pesar de ello, muchos textos no se refieren al problema y muchos programas computacionales asumen que los datos están completos.
¿Cuáles son las características de un estudio de datos faltantes?
Informar su magnitud. Mientras más grande sea el estudio, mayor el número de variables medidas, más largo en el tiempo, mayor número de participantes, individuos o instituciones, mayor es la probabilidad de tener datos faltantes. Explicar las razones por las cuales faltan los datos y determinar el tipo de datos faltantes.