Dados ausentes em avaliações educacionais: comparação de métodos de tratamento

Abstract

Os dados ausentes são comuns nas avaliações educacionais. Por isso, o uso de métodos adequados torna-se fundamental para reduzir o impacto da perda de informação. O objetivo deste estudo é comparar o desempenho de quatro métodos de tratamentos de dados ausentes (imputação pela média, listwise deletion, máxima verossimilhança e imputação múltipla), tendo como base o uso de modelos de regressão aplicados aos dados da avaliação educacional realizada no estado do Ceará. Foram utilizadas informações de 7.000 estudantes, simulando-se diversos cenários de acordo com o percentual e o tipo de ausência. A imputação pela média apresentou o pior desempenho em todos os cenários simulados e os demais métodos mostraram resultados semelhantes entre si. Verificou-se ainda que o uso de variáveis auxiliares na estimação por máxima verossimilhança e imputação múltipla reduziu o viés das estimativas de parâmetros importantes do modelo quando a ausência simulada não é ao acaso.