Uso da imputação múltipla de dados faltantes : uma simulação utilizando dados epidemiológicos

Abstract

Em situações com dados faltantes, é comum restringirse à análise dos sujeitos com dados completos. Porém, as estimativas com apenas esses sujeitos podem tornar- se viesadas. A prática de preenchimento de dados faltantes é a chamada técnica de imputação. Este trabalho tem como objetivo divulgar o método de imputação múltipla. Em um conjunto de dados de 470 pacientes cirúrgicos, foram ajustados modelos logísticos para o desfecho óbito. Foram gerados dois conjuntos de dados incompletos: um com 5% e outro com 20% de dados faltantes para uma variável. Foram ajustados modelos para o conjunto completo, com dados faltantes e para o conjunto completado por imputação múltipla. As estimativas obtidas pela análise dos conjuntos com dados faltantes e com o conjunto completo foram diferentes, principalmente as do conjunto com 20% de dados faltantes. A imputação múltipla utilizada pareceu eficiente, pois os resultados conseguidos com o banco completado por imputações foram próximos dos obtidos com o conjunto completo. Porém, um coeficiente deixou de ser estatisticamente significativo. A imputação múltipla se mostrou superior à análise do conjunto com dados faltantes, que desconsiderou os casos incompletos.

In situations with missing data, statistical analyses are usually limited to subjects with complete data. However, such estimates may be biased. The method of "filling in" missing data is called imputation. This article aimed to present a multiple imputation method. From a data set of 470 surgical patients, logistic models were developed for death as the outcome. Two incomplete data sets were generated: one with 5% and another with 20% of missing data in a single variable. Logistic models were fitted for the complete and incomplete data sets and for the data set completed by multiple imputations. Estimates obtained for the data set with missing data were different from those observed in the complete data set, mainly in the situation with 20% of missing data. The multiple imputation used here appeared efficient, producing very similar results to those obtained with the complete data set. However, one coefficient became non-significant. The analysis using multiple imputations was considered superior to using the data sets that excluded incomplete cases from the analysis.