Métodos de imputación para el tratamiento de datos faltantes: aplicación mediante R/Splus

Abstract

La aparición de datos faltantes es un problema común en la mayoría de las encuestas llevadas a cabo en distintos ámbitos. Una técnica tradicional y muy conocida para el tratamiento de datos faltantes es la imputación. La mayoría de los estudios relacionados con los métodos de imputación se centran en el problema de la estimación de la media y su varianza y están basados en diseños muestrales simples tales como el muestreo aleatorio simple. En este trabajo se describen los métodos de imputación más conocidos y se plantean bajo el contexto de un diseño muestral general y para el caso de diferentes mecanismos de respuesta. Mediante estudios de simulación Monte Carlo basados en datos reales extraídos del ámbito de la economía y la empresa, analizamos las propiedades de varios métodos de imputación en la estimación de otros parámetros que también son utilizados con frecuencia en la práctica, como son las funciones de distribución y los cuantiles. Con el fin de que los métodos de imputación descritos en este trabajo se puedan implementar y usar con mayor facilidad, se proporcionan sus códigos en los lenguajes de programación R y Splus.