¿Qué significa "Imputación de datos faltantes"?

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La imputación de datos faltantes es un proceso que se usa para llenar los huecos cuando no hay información disponible en un conjunto de datos. En muchas situaciones, los datos pueden estar incompletos por varias razones, como errores en la recolección de datos o porque los participantes no responden todas las preguntas.

Este proceso es importante porque los datos faltantes pueden llevar a conclusiones erróneas o resultados sesgados. Al estimar y llenar los valores que faltan, podemos aprovechar mejor la información disponible.

Hay diferentes métodos para imputar datos faltantes. Algunas técnicas simples usan el promedio de los datos disponibles, mientras que otras pueden usar métodos más avanzados, como predecir los valores faltantes basándose en otra información relacionada en el conjunto de datos.

Una imputación efectiva de datos faltantes ayuda a mejorar la calidad y fiabilidad del análisis de datos, haciendo que sea más fácil entender tendencias y patrones sin que los huecos en la información influyan.