Métodos de imputação de dados aplicados na área da saúde

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Nunes, Luciana Neves
• Orientador(a): Fachel, Jandyra Maria Guimarães
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Interpretacao estatística de dados; Epidemiologia; Estatísticas de saúde; Bioestatística; Imputação múltipla
• Palavras-chave em Inglês: Imputation methods; Multiple imputation; Missing data; Nonresponse
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/11422

Em pesquisas da área da saúde é muito comum que o pesquisador defronte-se com o problema de dados faltantes. Nessa situação, é freqüente que a decisão do pesquisador seja desconsiderar os sujeitos que tenham não-resposta em alguma ou algumas das variáveis, pois muitas das técnicas estatísticas foram desenvolvidas para analisar dados completos. Entretanto, essa exclusão de sujeitos pode gerar inferências que não são válidas, principalmente se os indivíduos que permanecem na análise são diferentes daqueles que foram excluídos. Nas duas últimas décadas, métodos de imputação de dados foram desenvolvidos com a intenção de se encontrar solução para esse problema. Esses métodos usam como base a idéia de preencher os dados faltantes com valores plausíveis. O método mais complexo de imputação é a chamada imputação múltipla. Essa tese tem por objetivo divulgar o método de imputação múltipla e através de dois artigos procura atingir esse objetivo. O primeiro artigo descreve duas técnicas de imputação múltipla e as aplica a um conjunto de dados reais. O segundo artigo faz a comparação do método de imputação múltipla com duas técnicas de imputação única através de uma aplicação a um modelo de risco para mortalidade cirúrgica. Para as aplicações foram usados dados secundários já utilizados por Klück (2004).