12.3 Clasificación de la ausencia de respuesta
Por otra parte, C. Särndal y Lundstrom (2005) aclaran que existe una gran cantidad de literatura acerca de la ausencia de respuesta y muchos artículos recientes. Esta literatura examina dos aspectos diferentes pero complementarios en el ejercicio de una encuesta: la prevención de la ausencia de respuesta (antes de que ocurra) y las técnicas de estimación necesarias para tener en cuenta la ausencia de respuesta de manera apropiada en el proceso de inferencia. Esta segunda actividad se conoce con el nombre de ajuste para la ausencia de respuesta. Little y Rubin (2002) establecen tres tipos de ausencia de respuesta.
La ausencia de respuesta completamente aleatoria (MCAR - missing completely at random) se presenta cuando la probabilidad de que un individuo responda no depende de la característica de interés, ni de alguna otra covariable auxiliar. Por ejemplo, si la ausencia de respuesta en una encuesta laboral, no depende del estado actual de empleo del respondiente, ni de alguna característica auxiliar. De esta forma, la ausencia de respuesta está dispersa de manera uniforme sobre toda la población.
Es decir que, cuando el investigador produzca estadísticas descriptivas sobre las personas que respondieron la encuesta, ese porcentaje de personas sea muy similar y tenga un comportamiento uniforme sobre todas las posibles covariables que afecten al individuo. El gráfico 12.1 podría mostrar algunos indicios de que el patrón de ausencia de respuesta podría ser MCAR puesto que el porcentaje de respuesta es similar en las variables auxiliares.
Figura 12.1: Patrón de respuesta MCAR
La ausencia de respuesta aleatoria (MAR - missing at random) se establece cuando la probabilidad de que un individuo responda depende de algunas covariables auxiliares, pero no depende de la característica de interés. Por ejemplo, en una encuesta de fuerza laboral, la ausencia de respuesta puede depender de la edad del respondientes, o del sexo, o incluso del nivel económico del individuo, pero no depende de su clasificación laboral. El gráfico 12.2 muestra que el patrón de ausencia de respuesta podría ser MAR puesto que el sexo y la zona del respondiente están influenciando el porcentaje de respuesta, aunque no el estado de ocupación.
Figura 12.2: Patrón de respuesta MAR
Por último, la ausencia de respuesta no aleatoria (NMAR - not missing at random) se presenta cuando la ausencia de respuesta depende de la característica de interés. El gráfico 12.3 muestra indicios de que el patrón de respuesta es NMAR, puesto que la condición de ocupación es la que influencia el porcentaje de respuesta; esto es contraproducente porque no existirá una forma simple de mitigar el sesgo generado por esta clase de ausencia de respuesta.
Figura 12.3: Patrón de respuesta MNAR