Una aplicación para el análisis de datos faltantes en estudios por muestreo usando el método de imputación múltiple Monte Carlo con cadenas de Markov

Abstract

Estudia la imputación múltiple propuesta por Rubín (1987), basada en simulación de Montecarlo y cadenas de Markov, que permite analizar bases de datos incompletas cuando se presentan encuestas por muestro con una alta tasa de no respuesta parcial. Para la aplicación se contó con una base de datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), Encuesta Permanente de Empleo en Lima Metropolitana – 2016. Se considera las siguientes variables en la encuesta: edad en años, años de estudio, número de personas que laboran en el trabajo, total de horas trabajadas, ingreso total mensual.