Me llegó el otro día información acerca de un curso sobre métodos para afrontar el problema planteado por los valores no informados (missing observations) que su autor agrupaba bajo etiquetas bastante simpáticas: el bueno, el malo y el impensable. Tal vez faltaba el feo, tal vez porque lo son todos ellos, igual que el bendito problema que suponen. Añadía, sin mayores abundamientos, que
explicaría cómo la solución común es en general la peor; mostraría por qué cierta solución sencilla, relativamente común y con mala fama no es habitualmente tan mala, explicando, además, cuáles son las situaciones en las que funciona y no funciona e indicaría dos soluciones que proporcionan resultados insesgados, una de las cuales es sencilla de implementar pero solo funciona en ciertas circunstancias y la otra, aunque más complicada, funciona siempre. Es un planteamiento un tanto comercial y no exento de gancho. Sin embargo, para el interesado en estos temas, traigo a colación dos artículos que ofrecen dos perspectivas algo distintas sobre este problema. El primero es una panorámica de procedimientos y herramientas existentes para encarar el problema de los valores no informados (en el contexto del análisis de la regresión, pero fácilmente extrapolables a otros similares), _Much Ado About Nothing: A Comparison of Missing Data Methods and Software to Fit Incomplete Data Regression Models _. El segundo es un informe de la Agencia Europea del Medicamento, Guideline on Missing Data in Confirmatory Clinical Trials, que sostiene una postura razonablemente paranoica al respecto (resumidamente: en caso de duda, siempre la solución más conservadora).
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