Imputación Multiple en Encuestas Microeconómicas
En el análisis de encuestas el problema de información fallante puede ser manejado a través del uso de métodos de Imputaciones Múltiples (MI). En este artículo mostramos una aplicación de MI a las variables financieras incluidas en la Encuesta de Protección Social 2004. Basados en una revisión breve...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
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Instituto de Economía, Pontificia Universidad Católica de Chile
2009
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oai:scielo:S0717-682120090002000072011-09-21Imputación Multiple en Encuestas MicroeconómicasAlfaro,RodrigoFuenzalida,Marcelo Información Faltante Imputación Multiple Algoritmo EM/DA En el análisis de encuestas el problema de información fallante puede ser manejado a través del uso de métodos de Imputaciones Múltiples (MI). En este artículo mostramos una aplicación de MI a las variables financieras incluidas en la Encuesta de Protección Social 2004. Basados en una revisión breve de los métodos de MI concluimos que el método normal multivariado es el más apropiado para nuestro caso. Adicionalmente, consideramos dos ajustes empíricos: (1) uso de las variables en sus versiones logísticas y (2) implementación del método por grupo de individuos. Nuestros resultados muestran que ambos ajustes mejoran el desempeño del método de MI.info:eu-repo/semantics/openAccessInstituto de Economía, Pontificia Universidad Católica de ChileCuadernos de economía v.46 n.134 20092009-11-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-68212009000200007es10.4067/S0717-68212009000200007 |
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En el análisis de encuestas el problema de información fallante puede ser manejado a través del uso de métodos de Imputaciones Múltiples (MI). En este artículo mostramos una aplicación de MI a las variables financieras incluidas en la Encuesta de Protección Social 2004. Basados en una revisión breve de los métodos de MI concluimos que el método normal multivariado es el más apropiado para nuestro caso. Adicionalmente, consideramos dos ajustes empíricos: (1) uso de las variables en sus versiones logísticas y (2) implementación del método por grupo de individuos. Nuestros resultados muestran que ambos ajustes mejoran el desempeño del método de MI. |
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