El eslabón perdido: Datos y resultados de aprendizaje

Imagina que estás tratando de averiguar si un nuevo método de enseñanza realmente ayuda a los estudiantes a aprender mejor. Quieres saber si el método es la razón de las mejores calificaciones, o si los estudiantes que lo hacen bien son simplemente buenos para estudiar. Para responder a esta pregunta, los investigadores a menudo usan un método llamado análisis de variable instrumental (IV).

Este método les ayuda a ver el efecto causal de una cosa sobre otra, incluso si hay otros factores en juego. Sin embargo, las cosas se complican cuando falta o está incompleta alguna información. Estos datos faltantes pueden ocurrir por varias razones, como cuando los participantes abandonan un estudio o se niegan a responder ciertas preguntas. El objetivo principal aquí es desglosar cómo los datos faltantes afectan nuestra comprensión de los resultados en estos modelos IV.

#Lo básico del análisis de variable instrumental

Antes de entrar en el tema de los datos faltantes, cubramos rápidamente qué es el análisis de variable instrumental. En términos simples, utiliza una tercera variable (el instrumento) para ayudar a aclarar la relación entre un tratamiento (como un método de enseñanza) y un resultado (como las calificaciones).

Puntos clave sobre las variables instrumentales:

1. El instrumento debe estar relacionado con el tratamiento: Esto significa que el instrumento debería influir en si alguien recibe o no el tratamiento.
2. El instrumento no debería afectar el resultado directamente: La única forma en que el instrumento debería impactar el resultado es a través del tratamiento.
3. El instrumento está libre de sesgos ocultos: El instrumento no debería ser influenciado por otros factores no medidos que podrían afectar el resultado.

#Datos faltantes: el inconveniente engañoso

Ahora, volviendo al tema principal: los datos faltantes. Cuando los investigadores recopilan datos, a veces faltan piezas. Esto puede suceder aleatoriamente (por ejemplo, alguien olvidó llenar una encuesta), o puede estar relacionado con el resultado que se está estudiando (como alguien que no quiere admitir que no entendió la lección).

Hay tres tipos de situaciones de datos faltantes:

#1. Faltantes completamente al azar (MCAR)

En esta situación, los datos faltantes no tienen nada que ver con el tratamiento o el resultado. Es completamente aleatorio. Imagina un aula donde algunos estudiantes están ausentes el día de un examen importante por razones no relacionadas con su desempeño, como que estaban enfermos. Este tipo de datos faltantes a menudo se puede manejar con un análisis simple.

#2. Faltantes al azar (MAR)

Aquí, los datos faltantes pueden explicarse por otras variables observadas pero no están relacionados con los valores faltantes en sí. Por ejemplo, si los estudiantes que tuvieron un mal desempeño en un examen son menos propensos a responder a una encuesta de seguimiento, esto crea un desafío. Sin embargo, si tomamos en cuenta su desempeño (que sabemos), aún podemos hacer suposiciones educadas sobre los datos faltantes.

#3. Faltantes no al azar (MNAR)

Esta es la situación más complicada. La falta de información está relacionada con los datos que faltan. Por ejemplo, los estudiantes que tuvieron dificultades en la escuela pueden ser más propensos a saltarse preguntas sobre sus hábitos de estudio. En este caso, las razones por la que faltan datos están directamente conectadas a los valores que estamos tratando de estimar. Esto hace que sea muy complicado determinar el verdadero efecto del método de enseñanza.

#El desafío de identificar efectos causales con datos faltantes

Cuando se trata de datos faltantes en el análisis IV, los investigadores deben proceder con cuidado. Si los datos faltan no al azar (MNAR), las cosas se complican. El efecto causal puede no ser claramente identificable sin hacer suposiciones adicionales. Esto significa que los analistas necesitan hacer conjeturas educadas sobre cómo podrían haber sido los datos faltantes.

#Cómo los datos faltantes afectan el análisis

Cuando tenemos datos faltantes, especialmente si son MNAR, puede llevar a conclusiones incorrectas. Por ejemplo, si asumimos que todos los que no respondieron a una encuesta tienen un desempeño similar a los que sí respondieron, podríamos creer erróneamente que un método de enseñanza es más efectivo de lo que realmente es.

#Estrategias para manejar datos faltantes

Entonces, ¿cómo manejan los investigadores esta situación complicada? Tienen algunas estrategias bajo la manga:

#1. Análisis de casos completos

Este enfoque implica usar solo los datos de los participantes que tienen respuestas completas. Aunque es sencillo, puede llevar a resultados sesgados si la falta de datos está relacionada con el resultado; por ejemplo, si los estudiantes que tienen problemas con la materia son más propensos a saltarse la encuesta.

#2. Técnicas de imputación

Los investigadores pueden llenar los vacíos estimando cuáles podrían haber sido los valores faltantes basándose en los datos disponibles. Existen varios métodos para hacer esto, como usar promedios o modelos estadísticos más complejos. Aunque esto puede ayudar, es importante recordar que siguen siendo estimaciones y pueden introducir sus propios sesgos.

#3. Análisis de sensibilidad

Esto implica probar cómo diferentes suposiciones sobre los datos faltantes afectan los resultados. Al variar estas suposiciones, los investigadores pueden ver si sus conclusiones se mantienen o si cambian drásticamente dependiendo de cómo tratan los datos faltantes.

#Ejemplos del mundo real de datos faltantes en estudios IV

Vamos a aligerar un poco las cosas con algunos ejemplos del mundo real de cómo se desarrolla todo esto.

#Ejemplo 1: La tarea faltante

Imagina un estudio sobre si darle tarea a los estudiantes mejora sus calificaciones. Los investigadores descubren que los estudiantes que normalmente hacen su tarea tienden a desempeñarse mejor en las pruebas. Sin embargo, también notan que los estudiantes que no hacen su tarea a menudo no responden a encuestas de seguimiento que preguntan sobre sus hábitos de estudio.

Esto crea un caso clásico de MNAR. Si los investigadores no toman en cuenta estos datos faltantes, pueden concluir que la tarea tiene un fuerte efecto positivo cuando en realidad, solo podría ser cierto para los estudiantes diligentes.

#Ejemplo 2: Alcohol y rendimiento académico

En otro estudio que explora los efectos de la exposición prenatal al alcohol en el aprendizaje de los niños, los investigadores enfrentan problemas similares. Algunas madres pueden no informar sobre el consumo de alcohol debido al estigma. Esto podría llevar a datos faltantes que están relacionados con el resultado: si no informan el uso, podría ser porque saben que podría afectar negativamente el rendimiento de su hijo.

Una vez más, esta situación MNAR podría engañar a los investigadores para creer que no hay conexión entre el consumo de alcohol durante el embarazo y las dificultades académicas posteriores cuando podría haberla.

#Ejemplo 3: El misterio de los puntajes de CI faltantes

En un estudio sobre educación y ingresos, los investigadores descubren que algunos estudiantes no informaron sus puntajes de CI. Si aquellos que estaban académicamente más débiles no eligieron reportar sus puntajes, esto podría crear un escenario MNAR. Si estos puntajes faltantes alteran el promedio del CI reportado, podría llevar a conclusiones incorrectas sobre el impacto de la educación en los ingresos.

#Conclusión

En resumen, el ámbito del análisis de variable instrumental y los datos faltantes es complejo, lleno de trampas y desafíos. Los investigadores deben considerar cuidadosamente cómo los datos faltantes pueden influir en sus resultados. Al entender los diferentes tipos de falta de datos y emplear varias estrategias, pueden navegar mejor por estos desafíos.

Aunque hemos cubierto mucho terreno, recuerda que el mundo real es desordenado. Los datos faltantes no desaparecerán, pero con una investigación diligente y un análisis cuidadoso, podemos tener una imagen más clara de las verdades ocultas detrás de los datos, ¡y tal vez incluso divertirnos un poco en el camino! Después de todo, ¿quién diría que entender los datos faltantes podría ser tan parecido a una novela de misterio? ¡Póntete tu sombrero de detective y sigamos explorando!