Em Direção às Melhores Práticas na Análise de Conjuntos de Dados com Dados Ausentes: Comparações e Recomendações

Embora vários métodos tenham sido desenvolvidos para permitir a análise de dados na presença de valores ausentes, não existe um guia claro para ajudar os pesquisadores de família a escolher entre as muitas opções e procedimentos disponíveis. Delineamos essas opções e examinamos a sensibilidade dos resultados em um modelo de regressão estimado em três amostras aleatórias da Pesquisa Nacional de Famílias e Domicílios (n = 250–2.000). Esses resultados, combinados com descobertas de estudos de simulação, são usados para orientar respostas a um conjunto de 10 perguntas comuns feitas por pesquisadores ao selecionar uma abordagem para dados ausentes. As técnicas modernas de dados ausentes mostraram-se superiores às tradicionais, mas as diferenças entre os tipos de abordagens modernas tiveram efeitos menores nas estimativas e conclusões substantivas. Nossos achados sugerem que o pesquisador tem considerável flexibilidade na seleção entre opções modernas para lidar com dados ausentes.