No le tema a los datos perdidos: enfoques modernos para el manejo de datos perdidos

La mayoría de los datos en ciencias sociales y educación presentan valores perdidos debido al abandono del estudio o la ausencia de respuesta. Los métodos para el manejo de datos perdidos han mejorado gramáticamente en los últimos años, y los programas computacionales ofrecen en la actualidad una va...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Montenegro-Montenegro, Esteban, Oh, Youngha, Chesnut, Steven
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad de Costa Rica 2015
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades/article/view/18812

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spelling	AP188122019-02-01T20:42:52Z Do not Be Afraid of Missing Data: Modern Approaches to Handle Missing Information No le tema a los datos perdidos: enfoques modernos para el manejo de datos perdidos Montenegro-Montenegro, Esteban Oh, Youngha Chesnut, Steven missing data maximum likelihood estimation full-information maximum likelihood multiple imputation planned missingness psychometrics. datos perdidos máxima verosimilitud con información completa imputación múltiple diseños de datos perdidos psicometría. Most of the social and educational data have missing observations due to either attrition or nonresponse.Missing data methodology has improved dramatically in recent years, and popular computer programs as well as software now offer a variety of sophisticated options. Despite the widespread availability of theoretically justified methods, many researchers still rely on old imputation techniques that can create biased analysis. This article provides conceptual introductions to the patterns of missing data. In line with that, this article introduces how to handle and analyze the missing information based on modern mechanisms of full-information maximum likelihood (FIML) and multiple imputation (MI). An introduction about planned missing designs is also included and new computational tools like Quark function, and semTools package are also mentioned. The authors hope that this paper encourages researchers to implement modern methods for analyzing missing data. La mayoría de los datos en ciencias sociales y educación presentan valores perdidos debido al abandono del estudio o la ausencia de respuesta. Los métodos para el manejo de datos perdidos han mejorado gramáticamente en los últimos años, y los programas computacionales ofrecen en la actualidad una variedad de opciones sofisticadas. A pesar de la amplia disponibilidad de métodos considerablemente justificados, muchos investigadores e investigadoras siguen confiando en técnicas viejas de imputación que pueden crear análisis sesgados. Este artículo presenta una introducción conceptual a los patrones de datos perdidos. Seguidamente, se introduce el manejo de datos perdidos y el análisis de los mismos con base en los mecanismos modernos del método de máxima verosimilitud con información completa (FIML, siglas en inglés) y la imputación múltiple (IM). Asimismo, se incluye una introducción a los diseños de datos perdidos así como nuevas herramientas computacionales tales como la función Quark y el paquete semTools. Se espera que este artículo incentive el uso de métodos modernos para el análisis de los datos perdido Universidad de Costa Rica 2015-11-13 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article Artículo Artigo application/pdf text/html text/xml https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades/article/view/18812 10.15517/ap.v29i119.18812 Actualidades en Psicología; Vol. 29 No. 119 (2015): Actualidades en Psicología: Medición y Psicometría; 29-42 Actualidades en Psicología; Vol. 29 Núm. 119 (2015): Actualidades en Psicología: Medición y Psicometría; 29-42 Actualidades en Psicología; v. 29 n. 119 (2015): Actualidades en Psicología: Medición y Psicometría; 29-42 Actualidades en Psicología; Vol. 29 N.º 119 (2015): Actualidades en Psicología: Medición y Psicometría; 29-42 2215-3535 0258-6444 10.15517/ap.v29i119 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades/article/view/18812/22051 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades/article/view/18812/23078 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades/article/view/18812/37359 Copyright (c) 2015 Actualidades en Psicología
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