Tratamientos estadísticos para datos faltantes: Caso aplicado a un estudio de métodos y tiempos en la empresa Madeflex S.A

La presencia de datos faltantes en un estudio de tiempos es una problemática a la que se pueden enfrentar algunas empresas por mediciones que no son tomadas en el tiempo específico o porque no hay personal suficiente para realizar el registro completo de datos. En este proyecto, se presenta el diseño de una metodología para determinar el tiempo estándar de producción cuando no se dispone de una base de datos completas en un estudio de tiempos. Para ello, se compararon tres métodos: Imputación por sustitución por la media, casos completos y MissForest, los cuales se evaluaron planteando diversos escenarios que variaban de acuerdo al porcentaje y el patrón de data faltante (MCAR o MNAR). Con el fin de validar la aplicación de estos métodos, se dispuso de una base de datos con registro de información completa del estudio de tiempos de puertas de madera en la empresa Madeflex S.A., a través de la comparación de la base de datos imputada y la real se determinó el porcentaje de error de cada método, donde para todos los escenarios evaluados se obtuvo que MissForest era el método que más se acercaba al tiempo estándar real de producción. Finalmente, se presenta un protocolo aplicando el método MissForest, donde se explica paso a paso como implementar este algoritmo haciendo uso del software Rstudio.

• Autores: Busche Cotes, Ernesto; Castro Turizo, Karen Eliana; Drombo Patiño, María Alejandra
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/7974
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/7974
• Palabra clave: Datos faltantes, Imputación, missForest; Missing data, Imputation, missForest
• License: Universidad del Norte