Datos no disponibles

Opiniones de los lectores

Las reseñas destacan el libro de Paul Allison como un valioso recurso para comprender y tratar los datos omitidos en la investigación en ciencias sociales. Es elogiado por su claridad, accesibilidad y orientación práctica sobre diversas técnicas, en particular la imputación múltiple. Sin embargo, algunos lectores expresan su preocupación por las implicaciones éticas de la manipulación de datos y la simplicidad de los métodos presentados en comparación con conjuntos de datos más complejos.

⬤ Estilo de redacción claro y accesible, que hace comprensibles los conceptos complejos.
⬤ Orientación práctica sobre el tratamiento de los datos que faltan, incluidos métodos como la imputación múltiple.
⬤ Conciso y fácil de llevar, útil como referencia rápida.
⬤ Bueno para principiantes y no especialistas que buscan una introducción intuitiva.
⬤ Perspectivas útiles y de alta calidad que pueden mejorar la erudición investigadora.

⬤ Algunos lectores consideran éticamente cuestionable el tratamiento de la manipulación de datos.
⬤ Un deseo de discusiones más profundas sobre ciertas técnicas avanzadas y su aplicabilidad a conjuntos de datos no tradicionales.
⬤ Casos de falta de contenido en copias físicas señalados por los usuarios.

(basado en 15 opiniones de lectores)

Título original:

Missing Data

Contenido del libro:

Con numerosos ejemplos y consejos prácticos, este libro ofrece una explicación no técnica de los métodos estándar para los datos que faltan (como la supresión por lista o por caso), así como dos métodos más recientes (y mejores), la máxima verosimilitud y la imputación múltiple.

Cualquiera que haya confiado en métodos ad hoc estadísticamente ineficaces o sesgados encontrará en este libro una solución accesible y bienvenida a sus problemas con el tratamiento de los datos que faltan.