Datos ausentes en evaluaciones educacionales: comparación de métodos de tratamiento
DOI:
https://doi.org/10.18222/eae.v0ix.3916Palabras clave:
Tratamiento de Datos Ausentes, Evaluación de la Educación, Desempeño Académico, Simulación.Resumen
Los datos ausentes son comunes en las evaluaciones educacionales. Por ello el uso de métodos adecuados se hace fundamental para reducir el impacto de la pérdida de información. El objetivo de este estudio es comparar el desempeño de cuatro métodos de tratamientos de datos ausentes (imputación por el promedio, listwise deletion, máxima verosimilitud e imputación múltiple), en base al uso de modelos de regresión aplicados a los datos de la evaluación educacional realizada en el estado de Ceará. Se utilizaron informaciones de 7.000 estudiantes, simulando diversos escenarios de acuerdo al porcentual y al tipo de ausencia. La imputación por el promedio presentó el peor desempeño en todos los escenarios simulados y los demás métodos mostraron resultados similares entre ellos. También se verificó que el uso de variables auxiliares en la estimación por máxima verosimilitud e imputación múltiple redujo el sesgo de las estimaciones de parámetros importantes del modelo cuando la ausencia simulada no se debe a la casualidad.Descargas
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