WorksheetsValores Faltantes
Total questions: 8
Worksheet time: 4mins
Las siglas MNAR corresponden a ?
Patrón no aleatorio
Patrón completamente aleatorio
Patrón aleatorio
Ninguna de las anteriores
Un ejemplo de patrón no aleatorio es?
Los valores faltantes de la variable edad dependen del género
Los valores faltantes de la variable edad no dependen de otros valores de la edad ni covariables
Clientes con mayor edad son menos propensas a revelar su edad
Todas las anteriores
Un ejemplo de patrón aleatorio es?
Los valores faltantes de la variable edad dependen del género
Los valores faltantes de la variable edad no dependen de otros valores de la edad ni covariables
Clientes con mayor edad son menos propensas a revelar su edad
Todas las anteriores
Un ejemplo de patrón completamente aleatorio es?
Los valores faltantes de la variable edad dependen del género
Los valores faltantes de la variable edad no dependen de otros valores de la edad ni covariables
Clientes con mayor edad son menos propensas a revelar su edad
Todas las anteriores
Los tipos de no respuesta son ?
No respuesta parcial y no respuesta total
Aleatorias
Análisis de datos complejos
Imputación múltiple
Dos metodologías de imputación simple son:
Medias condicionadas y análisis con datos completos
Análisis con datos completos y análisis con datos disponibles
Medias no condicionadas y máxima verosimilitud
Máxima verosimilitud y reponderación
La imputación múltiple consiste en:
Trabajar con diferentes tamaños de muestra con los datos que tengan información
Trabajar con las observaciones que tengan información completa en todas las variables
Reponderar las observaciones que se mantienen en la variable
Utilizar simulación de Monte Carlo y sustituye los datos faltantes a partir de un número m>1 de simulaciones
Los datos faltantes pueden ocasionar:
Nada, no afectan los análisis
Situaciones no deseadas en la inferencia estadística
Mejores estimadores
Menos sesgo en los análisis
