Guía de datos faltantes en R: manejo e imputación con MICE

Los datos faltantes son un problema habitual en análisis y modelos predictivos. Entender por qué faltan observaciones y cómo imputarlas correctamente mejora la calidad del análisis y evita sesgos. En esta guía práctica veremos conceptos clave y un flujo de trabajo para imputación usando la librería MICE en R, así como recomendaciones para integrar soluciones en entornos productivos.

Tipos de ausencia de datos y su impacto: MCAR significa Missing Completely At Random, donde la ausencia no depende de la observación; MAR es Missing At Random, cuando la ausencia depende de otras variables observadas; MNAR es Missing Not At Random, cuando la ausencia depende del valor no observado. Identificar la categoría ayuda a seleccionar la estrategia de imputación adecuada.

Exploración inicial: Siempre empezar por cuantificar los datos faltantes por variable y por fila, visualizar patrones de ausencia y evaluar correlaciones entre la ausencia y otras variables. Herramientas gráficas y tablas de frecuencia permiten detectar mecanismos no aleatorios.

Introducción a MICE: MICE es una técnica de imputación por pasos múltiples que genera m datasets completos imputando valores de forma iterativa usando modelos condicionales para cada variable con ausencia. La ventaja es que preserva la incertidumbre al combinar resultados posteriores con técnicas de pooling para estimar parámetros y errores estándar.

Flujo de trabajo recomendado con MICE: 1) Preprocesar eliminando variables irrelevantes o con exceso de ausencia; 2) Visualizar patrones de missingness; 3) Definir métodos de imputación por variable según tipo de dato; 4) Ejecutar imputación múltiple con un número razonable de repeticiones; 5) Comprobar convergencia y diagnósticos; 6) Ajustar modelos en cada dataset imputado y combinar resultados con procedimientos de pooling.

Diagnósticos y validación: Revisar trazas de imputación para detectar falta de convergencia, comparar distribuciones reales e imputadas con gráficos de densidad y verificar que relaciones entre variables se mantienen tras la imputación. Cuando sea posible, validar la estrategia con datos sintéticos o mediante holdout donde se simulen ausencias conocidas.

Buenas prácticas: evitar imputar en variables objetivo sin un plan, documentar métodos y supuestos, preferir imputación múltiple sobre single imputation y considerar modelos más robustos si hay alta proporción de ausencia o MNAR. Mantener reproducibilidad guardando semillas y parámetros de imputación.

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