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Identificación de datos faltantes y imputación en tasas de vacunación para un estudio ecológico del cono sur de Sudamérica en cuatro países

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DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.12147

Keywords:

Armonización, datos faltantes, imputación, investigación reproducible, visualización

Resumen

En los estudios epidemiológicos con diseño ecológicos, es práctica habitual tener que trabajar con datos a nivel país, que surgen de fuentes de datos secundarias. Por eso motivo hay que pasar por un proceso de armonización de modo, que asegure la calidad y completitud de los datos, como elemento fundamental de los que se conoce como investigación reproducible. Eso permite que otras investigadoras y otros investigadores, puedan replicar los resultados al acceder a los mismos repositorios, que habitualmente son portales internacionales que publican datos estadísticos del área de la salud, como la OMS, el Banco Mundial o los propios institutos de estadística o ministerios de salud de cada país. Este proceso de armonización que garantiza la reproducibilidad tiene como una etapa fundamental el transparentar el proceso de identificación de datos faltantes y cualquier modificación que se haga al imputar y permitir tener datos completos, que amplia el uso de diferentes técnicas estadísticas. En este trabajo para un grupo de tasas de vacunación se muestra todo el proceso seguido que incluye visualización y varios métodos de imputación que se adecuán a la naturaleza de los datos, para 4 países del cono sur para un período de 20 años. Los detalles de este proyecto están en la plataforma OSF en el proyecto Análisis de diferentes indicadores demográficos, sociales, económicos y su asociación con un grupo de enfermedades imunoprevenibles para 4 países del cono sur de Sudamérica en https://osf.io/6r3ew/.

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Biografía del autor/a

Ramón Álvarez-Vaz, University of the Republic of Uruguay

Mi formación de grado es en Estadística y de posgrado en Epidemiología (Maestría) y Ciencias de la Salud (Doctorado).
Actualmente trabajo en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Universidad de la República, Uruguay. Investigo en Estadística Aplicada, entre otros temas, a Marketing, Finanzas, Economía de la Salud Pública y Epidemiología, así como modelización estadística en Demografía y problemas Actuariales. Mi trabajo tiene varias líneas que giran en torno al uso e incorporación de herramientas estadísticas adecuadas para la investigación en el campo de todas estas disciplinas. Esto implica la adaptación, a su correcta utilización, de los métodos estadísticos de aprendizaje supervisado y no supervisado, muestreo, series temporales, análisis multinivel, análisis de redes, modelos basados en agentes, simulación y métodos bayesianos, entre otros.

Postado

16/06/2025

Cómo citar

Identificación de datos faltantes y imputación en tasas de vacunación para un estudio ecológico del cono sur de Sudamérica en cuatro países. (2025). In SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.12147

Serie

Ciencias de la Salud

Plaudit

Declaración de datos

  • Los datos de investigación están incluidos en el propio manuscrito

  • Los datos de investigación ya están disponibles en uno o más repositorio de datos