La respuesta dependerá del diseño de su estudio (p. Ej., Series temporales transversales? Series temporales de cohortes, series temporales de cohortes seriales?). Honaker y King han desarrollado un enfoque que es útil para series temporales transversales (posiblemente útil para series temporales de cohortes en serie, dependiendo de sus suposiciones), incluido el paquete R Amelia II para la introducción de dichos datos. Mientras tanto, Spratt & Co. han descrito un enfoque diferente que se puede usar en algunos diseños de series temporales de cohortes, pero es escaso en las implementaciones de software.
Un diseño de series de tiempo de corte transversal (también conocido como diseño de estudio de panel) es aquel en el que una (s) población (es) se muestrea (s) repetidamente (por ejemplo, cada año), utilizando el mismo protocolo de estudio (por ejemplo, las mismas variables, instrumentos, etc. ) Si la estrategia de muestreo es representativa, este tipo de datos produce una imagen anual (una medición por participante o sujeto) de las distribuciones de esas variables para cada población en el estudio.
Un diseño de series de tiempo de cohortes (también conocido como diseño de estudio de cohortes repetidas, diseño de estudio longitudinal, también llamado a veces diseño de estudio de panel) es uno en el que las unidades individuales de análisis se muestrean una vez y se siguen durante un largo período de tiempo. Los individuos pueden ser muestreados de manera representativa de una o más poblaciones. Sin embargo, una muestra representativa de series de tiempo de cohorte se convertirá en un representante cada vez más pobre de la población objetivo (al menos en poblaciones humanas) a medida que pasa el tiempo, debido a que las personas nacen o envejecen en la población objetivo, y mueren o envejecen fuera de ella, a lo largo de con inmigración y emigración.
Un diseño de series de tiempo de cohortes en serie (también conocido como cohortes repetidas, múltiples y múltiples, o diseño de estudio de panel) es uno en el que una (s) población (es) se muestrea (p. Ej., Cada año), utilizando el mismo protocolo de estudio ( por ejemplo, las mismas variables, instrumentos, etc.), que mide unidades individuales de análisis dentro de una población en dos puntos de tiempo durante el período (por ejemplo, durante el año) para crear medidas de tasa de cambio. Si la estrategia de muestreo es representativa, este tipo de datos produce una imagen anual de las tasas de cambio en esas variables para cada población en el estudio.
Referencias
Honaker, J. y King, G. (2010). Qué hacer con los valores faltantes en los datos de sección transversal de series de tiempo . American Journal of Political Science , 54 (2): 561–581.
Spratt, M., Carpenter, J., Sterne, JAC, Carlin, JB, Heron, J., Henderson, J. y Tilling, K. (2010). Estrategias para la imputación múltiple en estudios longitudinales . American Journal of Epidemiology , 172 (4): 478–4876.