SIEX - Sistema de Informações de Extensão

Programa preliminar: Esta oficina é uma das atividades do II Workshop de Estatística Aplicada aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentáveis. O tratamento de dados faltantes é um dos desafios mais recorrentes em projetos de análise de dados, sendo muitas vezes subestimado ou deixado em segundo plano, apesar de seu papel fundamental para a qualidade das conclusões analíticas. Desde pesquisas científicas até sistemas de informação em saúde pública, lidar com dados faltantes é essencial para garantir validade estatística, qualidade preditiva e transparência metodológica. Nesta oficina, abordaremos de forma integrada os fundamentos teóricos e práticos do problema de dados faltantes, explorando: 1) os diferentes mecanismos de ausência de dados, 2) os riscos de análises simplistas (remoção de casos, imputações únicas), e 3) a importância de abordagens múltiplas e modeladas para imputação. O foco prático será a aplicação do método MICE ¿ Multivariate Imputation by Chained Equations, consolidado como uma das estratégias mais eficazes e versáteis para a imputação de dados ausentes. A ferramenta principal será o pacote mice, desenvolvido por Stef van Buuren para o ambiente R, amplamente reconhecido por sua flexibilidade e aderência a padrões modernos de inferência estatística.

Objetivos e Resultados Esperados: Apresentar e aplicar soluções estatísticas fundamentadas para o problema de dados faltantes, utilizando o pacote mice no software R, de forma acessível a diferentes níveis de formação, desde alunos de graduação até pesquisadores experientes de várias áreas. Espera-se que os participantes compreendam o impacto da ausência de dados sobre a qualidade das análises e reconheçam como técnicas modernas de imputação podem recuperar informações relevantes com rigor e confiabilidade. Além disso, a oficina busca capacitar o público no uso do pacote MICE, do software R, para realizar imputações em bases de dados incompletas.

Programação do evento: 17/07/2025 das 14h00 às 15h30 Oficina: Dados Incompletos? Aprenda a Resolver com MICE no R.

Estratégias de Divulgação: Instagram, facebook e site do ICT/Unifesp. Instagram do BMC, PPGMAT e PROFMAT do ICT/Unifesp; Instagram e facebook do CAAK ICT/Unifesp. Também será solicitado para os apresentadores de pôsteres do worksop postar o pdf de divulgação nas suas redes sociais (linkedin, instagram, x, facebook, etc). Divulgação interna no INPE e divulgação física no mural de avisos na FATEC, UNESP, UNIVAP, ICT, etc.