Dotar al alumno o alumna de los conocimientos y habilidades necesarias para reflexionar sobre la idoneidad de aplicar la imputación de datos ausentes en un caso real, conocer los métodos disponibles en cada caso y su aplicación práctica con software estadístico.

• Reflexionar sobre qué es la imputación de datos ausentes, sus fortalezas y debilidades
• Reconocer los patrones de pérdida de valores
• Conocer las diferencias entre la imputación simple y la múltiple
• Conocer las fortalezas y debilidades según el tipo de variable a imputar y el método utilizado
• Aplicar métodos de imputación mediante software estadístico

Profesionales del ámbito de la salud interesados en el análisis de datos y, más concretamente, en la imputación de datos ausentes.

1. Conocimientos de bioestadistica a nivel descriptivo y de modelización simple (regresión lineal, logística, Poisson). 
2. Habilidades básicas en el uso de software estadístico (al menos uno de estos dos: Stata o R)