No le tema a los datos perdidos: enfoques modernos para el manejo de datos perdidos
Montenegro Montenegro, Esteban Oh, Youngha Chesnut, Steven
No le tema a los datos perdidos: enfoques modernos para el manejo de datos perdidos - Costa Rica - 29-42 - 2015 Vol. 29, no. 119
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 dramáticamente 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 perdidos. = ACTUALIDADES EN PSICOLOGIA
DATOS PERDIDOS PSICOMETRIA DISEÑO DE INVESTIGACION HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES
No le tema a los datos perdidos: enfoques modernos para el manejo de datos perdidos - Costa Rica - 29-42 - 2015 Vol. 29, no. 119
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 dramáticamente 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 perdidos. = ACTUALIDADES EN PSICOLOGIA
DATOS PERDIDOS PSICOMETRIA DISEÑO DE INVESTIGACION HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES