Imputación de datos: teoría y práctica

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cepal.bibLevelDocumento Completoes
cepal.callNumberINT UN/ES 45(54/2007)es
cepal.callNumberLC/L.2772-Pes
cepal.divisionEngStatistics Divisiones
cepal.divisionOldDivisión de Estadística y Proyecciones Económicases
cepal.divisionSpaDivisión de Estadísticases
cepal.docTypeSerieses
cepal.idSade29949es
cepal.jobNumberS0700590 Ses
cepal.physicalDescriptiondiagramas, gráficoses
cepal.regionalOfficeSantiagoes
cepal.saleNumber07.II.G.109es
cepal.topicEngINEQUALITYes
cepal.topicEngMETHODS AND INTERNATIONAL CLASSIFICATIONSes
cepal.topicEngPOVERTYes
cepal.topicSpaDESIGUALDADes
cepal.topicSpaMÉTODOS Y CLASIFICACIONES INTERNACIONALESes
cepal.topicSpaPOBREZAes
cepal.workareaEngSTATISTICSes
cepal.workareaSpaESTADÍSTICASes
dc.contributor.authorGalván, Marco
dc.contributor.authorMedina H., Fernando
dc.contributor.entityNU. CEPAL. División de Estadística y Proyecciones Económicases
dc.date.accessioned2014-01-02T15:33:01Zes
dc.date.available2014-01-02T15:33:01Zes
dc.date.issued2007-07es
dc.descriptionIncluye Bibliografíaes
dc.description.abstractDocumento preparado por Fernando Medina y Marco Galván, Asesor Regional y Asistente de Investigación, respectivamente, de la Unidad de Estadísticas Sociales de la División de Estadística y Proyecciones Económicas de la CEPAL.Las opiniones expresadas en este documento, que no ha sido sometido a revisión editorial, son de exclusiva responsabilidad de los autores y pueden no coincidir con las de la Organización. RESUMEN La presencia de datos faltantes, es la situación a la que permanentemente se enfrentan investigadores y tomadores de decisiones. Disponer de un archivo de datos completos es ideal, pero aplicar métodos de imputación inapropiados para lograrlo, puede generar más problemas de los que resuelve. Durante las últimas décadas se han desarrollado procedimientos que tienen mejores propiedades estadísticas que las opciones tradicionales como la eliminación de datos (listwise), el pareo de observaciones (pairwise), el método de medias y el hot-deck. Los algoritmos de imputación múltiple (IM) se pueden aplicar utilizando paquetes comerciales y de acceso gratuito, pero imputar información no debe entenderse como un fin en sí mismo. Sus implicaciones en el análisis secundario de datos deben evaluarse con cautela, y este trabajo concluye que no existe el método de imputación ideal. Cada situación es diferente, y la tasa de no respuesta y su distribución espacial cambia entre encuestas, por lo que no es conveniente adoptar —a priori— el mismo procedimiento de imputación para todas las variables, en todas las encuestas. En la primera parte se analiza la teoría en la que se sustentan los procedimientos de imputación utilizados, y en la segunda se aplican ocho métodos alternativos para imputar distintos conceptos de ingreso para datos provenientes de una encuesta de hogares, y se evalúa la sensibilidad de los índices de pobreza y desigualdad (Gini, Theil y Atkinson (ε = 2), a las técnicas de imputación utilizadas. Se demuestra que los índices de pobreza son sensibles a los métodos de imputación, en tanto el procedimiento de sustitución de información tiene menor impacto en los indicadores de desigualdad.es
dc.formatTextoes
dc.format.extent84 páginas.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.identifier.isbn9789213231012es
dc.identifier.unSymbolLC/L.2772-Pes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11362/4755es
dc.language.isospaes
dc.physicalDescription84 p. : diagrs., gráfs.es
dc.publisherCEPALes
dc.publisher.placeSantiagoes
dc.relation.isPartOfSeriesSerie Estudios Estadísticos y Prospectivoses
dc.relation.isPartOfSeriesNo54es
dc.rights.coarDisponiblees
dc.subject.unbisEngDATA PROCESSINGes
dc.subject.unbisEngINFORMATION PROCESSINGes
dc.subject.unbisEngSTATISTICAL METHODOLOGYes
dc.subject.unbisSpaMETODOLOGIA ESTADISTICAes
dc.subject.unbisSpaPROCESAMIENTO DE DATOSes
dc.subject.unbisSpaPROCESAMIENTO DE LA INFORMACIONes
dc.titleImputación de datos: teoría y prácticaes
dc.type.coarlibroes
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relation.isAuthorOfPublication62de1df6-423c-4411-8a62-e94e6daa168f
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