多重估算

Adriana Pérez, Martín Alonso Rondón
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摘要

这项工作是由 Colciencias 合同 1203-04-954-98 资助、哈韦里亚纳宗座大学(Pontificia Universidad Javeriana)和国际临床流行病学网络(INCLEN)支持的研究项目 "哥伦比亚重症监护患者生理严重程度量化缺失值估算技术比较 "的间接成果。临床医生、研究人员,尤其是流行病学家经常面临研究数据库中数据缺失的问题。有许多统计技术可以解决这个问题,如完整病例分析和数据估算。然而,这些技术并不总能在分析中得到应用,主要原因是他们缺乏相关知识,或者是缺乏具有此类应用功能的计算机软件包。本文介绍了三种最常用的缺失值处理技术。其主要目的是展示一种称为多重估算的处理缺失数据的新技术的优势。为了向读者进行说明,本文最后通过一个实际例子介绍了该技术的适用性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Imputación múltiple
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.
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