Dados do Trabalho

Título

IMPLICAÇOES DOS DADOS FALTANTES NOS QUESTIONARIOS CONTEXTUAIS DO SAEB 2015

Resumo

Este trabalho tem por objetivo apresentar a comparação dos principais métodos de imputação de
dados faltosos nos questionários contextuais do SAEB, 2015. Para tanto, procedeu-se com a
imputação dos dados ausentes a partir de diversos tipos de tratamentos. Foram considerados
cinco métodos de substituição de variáveis faltantes: “Pairwise”, “Listwise”, “Mean Imputation
(substituição pela média)”, Multiple Imputation (imputação múltipla) e “Imputação por
proporção”. O segundo passo foi a utilização de análises de regressão linear múltipla para
efetuar a comparação dos ajustes dos modelos, considerando as bases de dados com diferentes
métodos. Os resultados indicaram o método que melhor se ajustou aos dados nas três disciplinas
avaliadas, foi o de imputação múltipla, onde apresentou o maior R² ajustado de 20,57% em
língua portuguesa. Em seguida, estão os métodos Substituição pela Média e Listwise que se
ajustaram bem aos dados de ambas as disciplinas e matemática com R² ajustado de 15,71% e
14,41% respectivamente.

Palavras-chave

SAEB, Tratamento de Dados, Dados ausentes, Métodos de imputação, Regressão múltipla.

Área

Modelos de Regressão