Consideraciones a la imputación múltiple. Un caso de estudio con datos panel
Los datos faltantes son todo un reto en los análisis estadísticos. La imputación, entendida como el proceso de reemplazar los datos faltantes con un valor estimado, es un problema regular en los proyectos de investigación. Existen muchos modelos y subrutinas de diversos software destinadas para e...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Económicas
2022-06-01
|
| Series: | Cuadernos del CIMBAGE |
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| author | Diana Del Callejo Canal Margarita Edith Canal-Martínez Elena Vernazza Alar Urruticoechea Ramón Álvarez-Vaz |
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| description | Los datos faltantes son todo un reto en los análisis estadísticos. La imputación, entendida como el proceso de reemplazar los datos faltantes con un valor estimado, es un problema regular en los proyectos de investigación. Existen muchos modelos y subrutinas de diversos
software destinadas para este proceso, sin embargo, la selección del modelo de imputación adecuado al tipo de datos disponibles es trascendental para la fiabilidad del resultado. En este estudio se trabaja con una tabla de datos cruzada que involucran series de tiempo (datos panel) con un 24% de datos faltantes. Con el objetivo de imputar estos datos, se utilizó un modelo de imputación múltiple y se agregaron algunas restricciones al sistema. El principal aporte de este ejercicio es mostrar que un buen proceso de imputación requiere del diagnóstico del problema, de la configuración del modelo de imputación y, finalmente, de la verificación de la calidad de los datos imputados. |
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| publisher | Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Económicas |
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| series | Cuadernos del CIMBAGE |
| spelling | doaj.art-67755bc7414d4f37ae71bdddc1506a3c2024-02-03T14:42:20ZengUniversidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias EconómicasCuadernos del CIMBAGE1666-51121669-18302022-06-01124334710.56503/CIMBAGE/Vol.1/Nro.24(2022)p.33-472295Consideraciones a la imputación múltiple. Un caso de estudio con datos panelDiana Del Callejo Canal0Margarita Edith Canal-Martínez1Elena Vernazza2Alar Urruticoechea3Ramón Álvarez-Vaz4Instituto de Investigación de Estudios Superiores Económicos y Sociales de la Universidad VeracruzanaInstituto de Investigación de Estudios Superiores Económicos y Sociales de la Universidad VeracruzanaInstituto de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universidad de la RepúblicaDepartamento de Neurocognición, Universidad Católica del UruguayInstituto de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universidad de la RepúblicaLos datos faltantes son todo un reto en los análisis estadísticos. La imputación, entendida como el proceso de reemplazar los datos faltantes con un valor estimado, es un problema regular en los proyectos de investigación. Existen muchos modelos y subrutinas de diversos software destinadas para este proceso, sin embargo, la selección del modelo de imputación adecuado al tipo de datos disponibles es trascendental para la fiabilidad del resultado. En este estudio se trabaja con una tabla de datos cruzada que involucran series de tiempo (datos panel) con un 24% de datos faltantes. Con el objetivo de imputar estos datos, se utilizó un modelo de imputación múltiple y se agregaron algunas restricciones al sistema. El principal aporte de este ejercicio es mostrar que un buen proceso de imputación requiere del diagnóstico del problema, de la configuración del modelo de imputación y, finalmente, de la verificación de la calidad de los datos imputados.https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/2295imputacióndatos faltantesseries de tiempodatos panelimputación múltiple. |
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