000			02230nab a2200349 a 4500
005			20210219162605.0
008			991125s1985 mx 000 0 spa u
035			_aUPN01000207148
049			_aART-E
100	1		_aMontenegro Montenegro, Esteban
100	1		_uesteban.montenegro@ttu.edu
100	1		_aOh, Youngha
100	1		_uyoungha.o h@ttu.edu
100	1		_aChesnut, Steven
100	1		_usteven.chesnut@usm.edu
222		0	_aACTUALIDADES EN PSICOLOGIA
245	0	0	_aNo le tema a los datos perdidos: enfoques modernos para el manejo de datos perdidos
260			_aCosta Rica
300			_a29-42
362	0		_a2015 Vol. 29, no. 119
520	3		_aLa 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.
653	0		_aDATOS PERDIDOS
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856	4		_uhttp://www.revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades/article/view/18812/22051
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