[pt] ESTIMAÇÃO DE MODELOS LOGLINEARES COM DADOS FALTANTES: UMA APLICAÇÃO AO SAEB 99 - DENIS PAULO DOS SANTOS (2002)
[pt] Geralmente, em análises estatísticas, dados faltantes em ao menos uma variável resulta da completa eliminação da unidade respondente. Esta estratégia, padrão na maioria dos pacotes estatísticos, não produz resultados livres de viés, a não ser que os dados faltantes sejam Missing Completly At Random (MCAR). A tese mostra a classificação usada para o mecanismo gerador de dados faltantes e a modelagem de dados categóricos levando em conta os dados faltantes. Para isto, utiliza-se o modelo loglinear em combinação com o algoritmo EM (Expectation-Maximization). Esta combinação produz o algoritmo conhecido como ECM (Expectation-Conditional Maximization). A aplicação do método é feita com os dados do SAEB (Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica) para o ano de 1999, investigando a relação entre o responsável pelo desenvolvimento do projeto pedagógico na escola e o impacto na proficiência média da escola.