Una comparación de métodos de imputación de variables categóricas con patrón univariado
El presente estudio examina la estimación de proporciones muéstrales en la presencia de valores faltantes en una variable categórica. Se utiliza una encuesta de consumo de tabaco (Encuesta Nacional de Adicciones de México 2011) para crear bases de datos simuladas pero reales con 5% y 15% de valores...
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | México |
| Recursos: | Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey |
| Repositorio: | Redalyc-ITESM |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:233131398003 |
| Acesso em linha: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=233131398003 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Economía y Finanzas hot deck Métodos de imputacin regresión politomica arboles de clasificación |
| Resumo: | El presente estudio examina la estimación de proporciones muéstrales en la presencia de valores faltantes en una variable categórica. Se utiliza una encuesta de consumo de tabaco (Encuesta Nacional de Adicciones de México 2011) para crear bases de datos simuladas pero reales con 5% y 15% de valores perdidos para cada mecanismo de no respuesta MCAR, MAR y MNAR. Se evalúa el desempeño de seis métodos para tratar la falta de respuesta: listwise, imputación de moda, imputación aleatoria, hot-deck, imputación por regresión polifónica y arboles de clasificación. Los resultados de las simulaciones indican que los métodos mas efectivos para el tratamiento de la no respuesta en variables categóricas, bajo los escenarios simulados, son hot-deck y la regresión polifónica. |
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