Alba Fernández, María VirtudesLombardo Ballesteros, MaríaUniversidad de Jaén. Estadística e Investigación Operativa2018-03-132018-03-132016-01http://hdl.handle.net/10953.1/6970[ES] Este trabajo plantea el problema de la ausencia de datos que existe en muchos estudios estadísticos. Para ello, se hace una introducción en la que se resume qué son los datos faltantes, qué problemas ocasionan en el análisis y cuáles son las posibles soluciones. A continuación, se desarrolla brevemente uno de los procesos que se puede llevar a cabo, los denominados métodos de imputación. Tras este punto y dentro del contexto del muestreo en poblaciones finitas, se proponen técnicas de estimación indirecta y se analiza su utilidad cuando hay datos faltantes mediante un estudio de simulación. Finalmente se aplica a un conjunto de datos reales.[EN] This work poses the problem of the absence of data that exists in many statistical studies. For this, an introduction is made to summarizes what are the missing data, what problems cause them in the analysis and what are the possible solutions. Then, one of the processes that can be carried out, called imputation methods, is written. After this point and in a context of sampling finite population, indirect estimation techniques are proposed and it is analyzed its utility in cases of missing data by a simulation study. Finally, it is applied for a real data set.spainfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess120910120913120326Teoría y técnicas de muestreoºTheory and sampling techniquesTécnicas de inferencia estadísticaStatistics Inference TechniquesSimulaciónSimulationinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis