Métodos de inferencia estadística con datos faltantes: estudio de simulación sobre los efectos en las estimaciones.

En la práctica estadística es frecuente encontrar muestras con datos que no han podido observarse. En este artículo se comparan mediante un ejercicio de simulación el rendimiento y las propiedades de distintas estrategias de inferencia a partir de muestras con datos faltantes según un patrón arbitrario. Se estudian desde métodos heurísticos hasta métodos basados en verosimilitudes, bajo distintos mecanismos para la no respuesta y con variables de características dispares. Se analiza el efecto sobre las estimaciones puntuales y la cobertura de los intervalos de confianza. Finalmente, se extraen conclusiones de utilidad para la práctica del análisis de datos