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文章基本信息

  • 标题:Métodos de imputación para el tratamiento de datos faltantes: aplicación mediante R/Splus
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  • 作者:Juan Francisco Muñoz Rosas ; Encarnación Álvarez Verdejo
  • 期刊名称:Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa
  • 印刷版ISSN:1886-516X
  • 电子版ISSN:1886-516X
  • 出版年度:2009
  • 卷号:7
  • 页码:3-30
  • 语种:Spanish
  • 出版社:Universidad Pablo de Olavide
  • 摘要: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 estimaci´on de otros parámetros que también son utilizados con frecuencia en la práctica, como son las funciones de distribuci´on 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.
  • 其他摘要:Missing values are a common problem in many sampling surveys, and imputation is usually employed to compensate for non-response. Most imputation methods are based upon the problem of the mean estimation and its variance, and they also assume simple sampling designs such as the simple random sampling without replacement. In this paper we describe some imputation methods and define them under a general sampling design. Different response mechanisms are also discussed. Assuming some populations based upon real data extracted from the context of the economy and business, Monte Carlo simulations are carried out to analyze the properties of the various imputation methods in the estimation of parameters such as distribution functions and quantiles. The various imputation methods are implemented using the popular statistical softwares R and Splus, and codes are here presented.
  • 关键词:Auxiliary information; survey; inclusion probabilities; response mechanism;Información auxiliar; encuesta; probabilidades de inclusión; mecanismo de respuesta
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