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Questão FC369890

A tipologia sobre mecanismos de dados faltantes, estabelecida por Rubin (1976), define diferentes tratamentos estatísticos adequados no tratamento de tais dados. Uma equipe de anal

Inteligência Artificial (IA)

FGV · 2025

A tipologia sobre mecanismos de dados faltantes, estabelecida por Rubin (1976), define diferentes tratamentos estatísticos adequados no tratamento de tais dados.

Uma equipe de analistas do governo federal está tratando os dados de uma pesquisa aplicada a jornalistas, comunicadores institucionais e profissionais da imprensa. O objetivo do estudo é entender como a cobertura de temas sociais evoluiu nos veículos de comunicação entre 2022 e 2024.

Durante o tratamento da base, dois padrões de ausência chamaram atenção:

 

• parte dos respondentes deixou em branco a variável “tempo de leitura semanal de portais de notícia”, o que ocorreu com mais frequência entre comunicadores de áreas como cultura, entretenimento e arte;

 

• parte dos respondentes deixou em branco a variável “data de início da carreira”, o que ocorreu com mais frequência nos respondentes com menor tempo de atuação profissional.

 

Considerando essa pesquisa, os analistas podem concluir que tais dados ausentes:

  1. são do tipo omissos completamente ao acaso (missing completely at random – MCAR), pois os respondentes omitiram espontaneamente suas respostas e, portanto, devem ser excluídos da base de dados sem impacto estatístico;
  2. irão enviesar os resultados da pesquisa, a despeito de serem classificados como MCAR, MNAR ou MAR, e, portanto, devem ser excluídos da base de dados, bem como as demais informações fornecidas pelos respectivos respondentes;
  3. são do tipo omissos completamente ao acaso (missing completely at random – MCAR), pois não dependem de qualquer variável observável ou não observável e, portanto, podem ser estimados conforme as técnicas de imputação apropriadas;
  4. são do tipo omissos não aleatoriamente (missing not at random – MNAR), pois a ausência depende do próprio valor faltante, e, portanto, devem ser excluídos da base de dados, bem como as demais informações fornecidas pelos respectivos respondentes;
  5. são do tipo dados omissos aleatoriamente (missing at random – MAR), pois a ausência está relacionada a outras variáveis observadas, como área de atuação e tempo de carreira, e, portanto, podem ser estimados conforme as técnicas de imputação apropriadas.
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Gabarito

Errado

Comentário do professor

Os dados descritos são do tipo Missing at Random (missing at random — MAR) porque a ausência depende de outras variáveis observadas. Por exemplo, o trabalho em áreas de atuação (cultura, entretenimento, arte) está associado a faltar a resposta sobre tempo de leitura; e o relatório de tempo de carreira explica a falta na data de início.

Em MAR, a probabilidade de faltar informação pode ser modelada a partir de variáveis observadas, logo os dados são considerados ignoráveis no modelo de análise ao condicionar nessas variáveis.

Na prática isso permite usar técnicas de imputação (ex.: imputação múltipla, modelos condicionais, regressão) para estimar valores faltantes de forma válida, desde que o modelo inclua as variáveis explicativas relacionadas ao padrão de ausência.

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