Imputación
La imputación es una técnica que se utiliza para rellenar valores faltantes en un conjunto de datos con estimaciones razonables. Estas estimaciones pueden provenir de estadísticas simples (media, mediana, moda) o de métodos avanzados como modelos predictivos, regresión, KNN o imputación múltiple.
Contexto
Los datos incompletos son comunes en muchos campos como la medicina, las finanzas, la meteorología o el marketing. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático no pueden manejar directamente valores nulos, la imputación es esencial para mantener la integridad y utilidad del conjunto de datos.
Ejemplos prácticos
- Medicina: completar valores ausentes en historiales clínicos.
- Economía: estimar datos perdidos en series temporales financieras.
- Encuestas: rellenar respuestas faltantes en cuestionarios de consumidores.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Evita la pérdida de información al descartar registros incompletos.
- ✅ Aumenta la calidad del modelo entrenado.
- ❌ Una imputación incorrecta puede introducir sesgos graves.
- ❌ Algunas técnicas requieren gran capacidad de cálculo.
La imputación es una técnica que permite aprovechar al máximo los datos disponibles sin tener que descartar observaciones enteras. Sin embargo, elegir la estrategia adecuada es clave. Rellenar con la media o la mediana puede ser útil en problemas sencillos, pero en datos complejos suele generar resultados poco representativos.
Existen métodos más sofisticados como la imputación mediante modelos predictivos, que utilizan regresiones o algoritmos de machine learning para estimar valores faltantes a partir de las demás variables. Otro enfoque sólido es la imputación múltiple, que genera varias versiones del conjunto de datos y combina los resultados, reduciendo así el sesgo y mejorando la inferencia estadística.
Además, es importante considerar por qué faltan los datos: no es lo mismo que falten de forma totalmente aleatoria que por un patrón ligado a la propia variable. Por ejemplo, en un estudio financiero, los ingresos más altos pueden estar ausentes porque los participantes prefieren no declararlos, lo que introduce un sesgo. En estos casos, la imputación debe hacerse con especial cuidado para no falsear las conclusiones.
📚 Referencias
- Little, R. J. A., Rubin, D. B. (2019). Statistical Analysis with Missing Data.
