Qué son los valores Missing en análisis de datos.

Qué son los valores Missing en el análisis de datos ?

Son un quebradero de cabeza.

¿Alguna vez has enfrentado confusión al analizar una base de datos y te has topado con esos espacios en blanco que parecen no tener sentido?

Esos son los "valores missing" y forman parte fundamental de cualquier análisis de datos.

Si estás aquí, seguramente estás buscando entenderlos mejor, y yo estoy aquí para ayudarte a desentrañar este misterio.

En la vida real, como en los datos, a veces la ausencia de información nos dice tanto como su presencia.

Esto puede sonar un poco confuso al principio, pero sigue leyendo y te prometo que tendrás una visión mucho más clara de lo que significa un valor missing y cómo manejarlo.

¿Qué son los Valores Missing y por qué aparecen?

Un valor missing es simplemente un dato que falta en tu base.

¿Por qué falta?

Las razones pueden ser variadas.

Imagina que estás recopilando datos sobre lesiones en deportistas.

Si un deportista no ha sufrido ninguna lesión, quizás no anoten un "0", sino que dejan el espacio en blanco.

A primera vista, podría parecer que simplemente falta información, pero ese espacio en blanco realmente significa "ninguna lesión".

¿Datos perdidos o datos no proporcionados?

A veces, la ausencia de un dato puede ser tan informativa como tenerlo.

En medicina, por ejemplo, si entregas un formulario a un paciente y este se niega a revelar su estado civil o residencia, esos valores missing nos están diciendo algo.

Está claro que hay una decisión humana detrás, y eso, aunque no lo creas, forma parte del análisis.

Detección y Tratamiento de los Missing Values

¿Cómo detectar los valores missing?

En la fase descriptiva de tu análisis verás las categorías que no tienen información.

Si es una variable continua, el análisis descriptivo te mostrará esas observaciones vacías.

Imputación de Missing Values: ¿Cómo se hace?

Ahora, ¿cómo llenamos esos vacíos?

Eso depende de si la variable es cualitativa o cuantitativa, discreta o continua.

Si no tiene significado, podríamos imputar la media o mediana para no alterar demasiado la base de datos.

Si el missing es cualitativo o discreto, imputaríamos la categoría más frecuente.

Pero ojo, siempre hay que considerar que un missing a veces es un dato en sí mismo, como el ejemplo de las lesiones que te comenté.

Técnicas de Creación de Nuevas Variables

Cuando los datos no son suficientes o queremos comprender mejor la información, creamos nuevas variables a partir de las que ya tenemos.

Transformaciones Funcionales y Normalización

Las transformaciones funcionales son cambios aplicados a una variable, como elevar al cuadrado la edad, si creemos que eso influirá en nuestro análisis.

El z-score, por otro lado, es una técnica que estandariza las variables, muy útil cuando las magnitudes difieren mucho entre sí.

Agrupación y Categorización de Variables

Otra táctica es la agrupación de categorías. Imagina que tienes 'mala', 'regular', 'buena' y 'excelente' como valoraciones de un servicio.

Podrías agrupar 'mala' y 'regular' en 'no satisfecho' y 'buena' y 'excelente' en 'satisfecho'.

Y la categorización, en la que por ejemplo, divides las edades en 'joven', 'adulto' y 'senior', pasando de una variable numérica a una categórica.

El Arte del Muestreo en tus Análisis

Para ajustar y validar un modelo, dividimos nuestros datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

Pero, ¿cómo lo hacemos correctamente?

¿Cómo dividir tu conjunto de datos? ¿50-50 o 70-30?

Si tienes suficientes datos, podrías dividirlos 50/50 entre entrenamiento y prueba.

A veces, se prefieren otras proporciones como 60/40 o 70/30.

Lo importante es que utilices el que mejor valide la precisión de tu modelo.

Muestreo Probabilístico vs No Probabilístico

El muestreo no probabilístico se basa en el juicio subjetivo del investigador.

Es menos común pero útil en estudios muy específicos.

El probabilístico, por otro lado, se basa en la aleatoriedad para seleccionar muestras.

Aquí entran métodos como el aleatorio simple, el estratificado (excelente cuando hay sesgo), y el sistemático.

Conclusión sobre qué son los valores missing

Es fundamental entender estos conceptos, ya que la forma en que tratas los missing values y cómo muestreas tus datos puede cambiar totalmente los resultados de tus análisis. Con esta guía, estás listo para enfrentarte a esos espacios en blanco con confianza y transformar tu base de datos en una fuente de información precisa y valiosa.

Recuerda que los datos son solo números hasta que los organizas y les das sentido.

Así que...

¡Manos a la obra con esos valores missing y tus análisis de datos!

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