Valores faltantes

Son aquellos que no constan debido a cualquier acontecimiento, como por ejemplo errores en la transcripción de los datos o la ausencia de disposición a responder a ciertas cuestiones de una encuesta. Los datos pueden faltar de manera aleatoria o no aleatoria.

Los datos faltantes aleatorios pueden perturbar el análisis de datos dado que disminuyen el tamaño de las muestras y en consecuencia la potencia de las pruebas de contraste de hipótesis. Los datos faltantes no aleatorios ocasionan, además, disminución de la representatividad de la muestra.

Missing at random (MAR) occurs when the missingness is not random, but where missingness can be fully accounted for by variables where there is complete information. MAR is an assumption that is impossible to verify statistically, we must rely on its substantive reasonableness.[8] An example is that males are less likely to fill in a depression survey but this has nothing to do with their level of depression, after accounting for maleness. Depending on the analysis method, these data can still induce parameter bias in analyses due to the contingent emptiness of cells (male, very high depression may have zero entries). However, if the parameter is estimated with Full Information Maximum Likelihood, MAR will provide asymptotically unbiased estimates.
Generally speaking, there are three main approaches to handle missing data: Imputation—where values are filled in the place of missing data, omission—where samples with invalid data are discarded from further analysis and analysis—by directly applying methods unaffected by the missing values.

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Note added at 3 horas (2018-10-28 16:15:47 GMT)
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La imputación de datos es la expresión correcta en este caso.

Hola, María,
Creo que se refiere específicamente a que serán imputados 40 veces en la condición de "datos/valores ausentes aleatorios" [missing at random] para generar...
Se estaría aludiendo aquí al método de imputación múltiple para generar datos;

El algoritmo EM y la Imputación Múltiple se aplican a un conjunto de datos obtenido por simulación, causándole la pérdida de algunos valores con el objetivo de realizar posteriores comparaciones de las estimaciones obtenidas en casos con el conjunto de datos con y sin información faltante.
http://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/cybertesis/3578

La expresión Missing at random parece aludir asi a datos ausentes aleatorios; datos o valores ausentes; datos ausentes en forma aleatoria; información faltante; pérdida aleatoria de datos/valores. Se trataría de un mecanismo de generación de datos ausentes para análisis de series con datos incompletos.

Mecanismo de generación de valores ausentes Rubin (1976) sentó las bases de la inferencia con datos incompletos debido a la existencia de valores ausentes partiendo para ello de la clasificación del mecanismo de generación de valores ausentes. De forma resumida, según Rubin existen tres tipos de mecanismos: valores ausentes completamente aleatorios (MCAR, missing completely at random), valores ausentes aleatorios (MAR, missing at random) y valores ausentes no aleatorios (MNAR, missing not at random). 
https://docplayer.es/95891983-Tratamiento-bayesiano-de-valor...

Datos ausentes aleatorios (MAR): en este caso el patrón de los datos ausentes en una variable Y no es aleatorio sino que depende de otras variables de la ...
https://www.google.es/url?sa=t&source=web&rct=j&url=http://w...

Si se encuentran procesos de datos ausentes “aleatorios” o no aleatorios, el investigador debe aplicar sólo el método diseñado ...
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Datos ausentes aleatorios (MAR)
https://www.google.es/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://...

Datos ausentes en forma aleatoria (MAR: Missing at Random) Menos restrictivo que el anterior, la distribución de M depende de los componentes ...
https://www.google.es/url?sa=t&source=web&rct=j&url=http://d...



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Note added at 1 day 7 hrs (2018-10-29 20:29:32 GMT)
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O bien,
... en la condición de pérdida aleatoria de datos (MAR; missing at random)