Imputación de valores ausentes en salud pública: conceptos generales y aplicación en variables dicotómicas
| Autor: | Albert Navarro, David Moriña, Gilma Hernández |
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| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
medicine.medical_specialty
Actuarial science Imputación Computer science lcsh:Public aspects of medicine Public health Public Health Environmental and Occupational Health lcsh:RA1-1270 Missing data 01 natural sciences 010104 statistics & probability 03 medical and health sciences 0302 clinical medicine Salud pública medicine Epidemiología Valores ausentes 030212 general & internal medicine Imputation (statistics) 0101 mathematics |
| Zdroj: | Gaceta Sanitaria v.31 n.4 2017 SciELO España. Revistas Científicas Españolas de Ciencias de la Salud instname Gaceta Sanitaria, Vol 31, Iss 4, Pp 342-345 (2017) |
| ISSN: | 0213-9111 |
| DOI: | 10.1016/j.gaceta.2017.01.001 |
| Popis: | Resumen Que haya valores ausentes en variables registradas en encuestas de salud es habitual, pero no lo es imputarlos posteriormente cuando se realiza el análisis. Trabajar con datos imputados puede tener ventajas en términos de precisión de los estimadores y de identificación sin sesgos de la asociación entre variables. Probablemente, el proceso de imputación sigue siendo desconocido para muchos profesionales no estadísticos, que le atribuyen una alta complejidad y quizás un objetivo que no es exactamente el que persigue. Para aclarar estas cuestiones, esta nota pretende ofrecer una visión amena, no exhaustiva, del proceso de imputación, que permita conocer sus bondades para el trabajo de un salubrista. Todo ello en el marco de variables dicotómicas, habituales en salud pública. Para ilustrar los conceptos se usa un ejemplo en el cual se trabaja con datos con valores ausentes, imputados de forma simple y múltiple. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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