Imputación múltiple

Abstract

Este trabajo es un resultado indirecto del proyecto de investigación "Comparación de técnicas de estimación de valores faltantes para cuantificar la severidad fisiológica en pacientes admitidos a cuidado intensivo en Colombia" financiado por Colciencias contrato 1203-04-954-98 y con el apoyo de la Pontificia Universidad Javeriana y la red internacional de epidemiología clínica (INCLEN). Clínicos, investigadores y en especial epidemiólogos, frecuentemente se enfrentan al problema de tener datos faltantes en las bases de datos de sus estudios. Muchas técnicas estadísticas existen para dar solución a este problema, como por ejemplo el análisis de casos completos y la imputación de datos. Sin embargo, estas técnicas no siempre se implementan en los análisis principalmente por su desconocimiento o por la ausencia de paquetes computacionales con este tipo de aplicaciones. El presente trabajo desarrolla una descripción de tres de las técnicas de manejo de valores faltantes más utilizadas. El objetivo principal es mostrar las ventajas de una técnica novedosa para el tratamiento de los datos faltantes conocida como imputación múltiple. Con el fin de ilustrar al lector, al final se presenta su aplicabilidad mediante el desarrollo de un ejemplo práctico.