Imputación múltiple de datos ausentes

Abstract

La imputación múltiple es una metodología para rellenar valores ausentes (o missing) en conjuntos de datos incompletos y hacer estimaciones e inferencias usando los datos ya imputados. En el presente trabajo se estudian diferentes métodos de imputación múltiple dependiendo del tipo de variables a imputar y del patrón de datos missing, centrándose en el uso de patrones monótonos y arbitrarios. Se exponen tres ejemplos en los que se aplica la imputación múltiple con SAS y en los que se reflejan los tres pasos claves en el proceso MI: definición del modelo de imputación, análisis de los conjuntos de datos completos MI, y estimación e inferencia de los conjuntos de datos imputados de forma múltiple.