Comparación de técnicas de imputación para tratar respuestas censuradas en un diseño de experimentos bivariado

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Introducción: El análisis de diseños de experimentos con respuestas bivariadas puede ser un reto para el investigador, más aún cuando algunos datos de las respuestas están censurados. Chowdhury y Aggarwala (2007) presentaron un conjunto de técnicas para imputar valores a los datos censurados, en este trabajo se comparan esas técnicas. Se utiliza un método propuesto por Chiao y Hamada (2001) para identificar la configuración óptima de parámetros. El caso con los datos que aquí se trata es el reportado por Harper, Kosbe y Peyton (1987) sobre el desequilibrio de un componente de cubierta de rueda de plástico. Método: Los datos del experimento no se encuentran censurados originalmente, estos se analizan a fin de tener una base de comparación. Después se implementan criterios para censurar el 16 y 21 por ciento de las respuestas con lo que se generan dos nuevos conjuntos de datos, a estos se aplican las técnicas de imputación: 1) esperanza condicional después de hacer regresión con las respuestas, 2) estadísticas de orden y 3) observaciones simuladas. Para cada conjunto de datos generado se determina la configuración óptima de parámetros (Xopt) y se calcula la suma de cuadrados del error (SCE). Resultados: Con los datos censurados al 16%, las técnicas de imputación: esperanza condicional iniciando con Y1, estadísticas de orden para Y1 y observaciones simuladas para Y2, generan valores con los que se obtiene una Xopt que concuerda con los datos originales. Con los datos censurados al 21%, ninguna de las técnicas obtiene una Xopt que concuerde con los datos originales. La suma de cuadrados del error de la respuesta 1 (SCE1) de observaciones simuladas para Y2 es significativamente menor comparada con la de los otros métodos. La diferencia entre la SCE2 resultante en todas las técnicas no es considerable. Conclusión: Después de comparar la Xopt y los SCE resultantes de los conjuntos de datos imputados con las técnicas mencionadas se puede decir que el método observaciones simuladas para Y2 funciona mejor para tratar las respuestas censuradas del diseño de experimentos bivariado que aquí se trabaja.