Missing Not at Random (MNAR): Existe um padrão na variável que possui valores ausentes e este padrão afeta outras variáveis. Muitas vezes estes valores ausentes ocorrem por algum erro no processo em que a informação é coletada. Este cenário requer mais cuidado.
Conhecendo as classificações, vamos aos tipos de tratamentos que podemos fazer para resolver este problema:
Listwise Deletion: Ao identificar o um missing na variável em análise, desconsidera-se todo o registro.
Imputation: Alterar o valor ausente por um valor substituto. Existem várias formas para se fazer imputation, são elas:Educated guessing: Não é uma das formas mais utilizadas. Basicamente infere-se o valor ausente de acordo com o padrão existente nos dados. Por exemplo, em uma pesquisa de satisfação com 10 questões o cliente atribuiu nota máxima para as 9 primeiras questões e deixou a última questão sem resposta. Pelo padrão apresentado, podemos considerar que a nota da última questão é a mesma das anteriores.
Average imputation: Nesta técnica utilizamos o valor médio da coluna (para as observações que possuem valor) e atribuímos este valor para as observações que possuem missing. Este é uma técnica muito comum, mas temos que tomar cuidado porque ela reduz a variabilidade dos dados.
Regression Substitution: Crie um modelo de regressão múltiplo para estimar os valores ausentes. Também é uma técnica comum.
Multiple Imputation: Esta é a técnica mais sofisticada. Estende o conceito do uso de regressão com a identificação de correlações com os valores ausentes. Nesta técnica vários datasets de simulação são criados e no final é feita uma média para encontrar o valor estimado (incorporando erros aleatórios na estimativa).