Imputación de datos faltantes: una aplicación del algoritmo de imputación multivariada por ecuaciones encadenadas (MICE) en salud pública

Abstract

Los datos faltantes son muy comunes en las encuestas masivas, y se producen principalmente por falta de respuesta. Limitar el análisis a casos completos puede producir sesgos y pérdida de precisión en las estimaciones, pudiendo eventualmente debilitar la validez de los resultados y las conclusiones. La imputación múltiple mediante ecuaciones encadenadas constituye un enfoque flexible y práctico para manejar los datos faltantes. Este trabajo presenta una aplicación a partir del estudio del consumo de bebidas azucaradas en adolescentes y su asociación con determinantes sociales. Se utilizaron datos de la Encuesta Mundial de Salud Escolar (EMSE) 2012 y el paquete MICE de R. La muestra estuvo compuesta por 21107 adolescentes de 13 a 15 años pertenecientes a 561 escuelas de todo el país. La imputación múltiple permitió recuperar 6058 registros (28.7% del total). Se encontró que el nivel educativo del hogar y de la escuela se asocian negativamente con el consumo de bebidas azucaradas: a menor nivel educativo, mayor riesgo de consumo. Siendo Argentina uno de los principales países consumidores de bebidas azucaradas del mundo, es fundamental que comiencen a desarrollarse estrategias para desincentivar este comportamiento, priorizando especialmente aquellos adolescentes pertenecientes a entornos de menores recursos.