Em situações com dados faltantes, é comum restringir-se à análise dos sujeitos com dados completos. Porém, as estimativas com apenas esses sujeitos podem tornar-se viesadas. A prática de preenchimento de dados faltantes é a chamada técnica de imputação. Este trabalho tem como objetivo divulgar o método de imputação múltipla. Em um conjunto de dados de 470 pacientes cirúrgicos, foram ajustados modelos logísticos para o desfecho óbito. Foram gerados dois conjuntos de dados incompletos: um com 5% e outro com 20% de dados faltantes para uma variável. Foram ajustados modelos para o conjunto completo, com dados faltantes e para o conjunto completado por imputação múltipla. As estimativas obtidas pela análise dos conjuntos com dados faltantes e com o conjunto completo foram diferentes, principalmente as do conjunto com 20% de dados faltantes. A imputação múltipla utilizada pareceu eficiente, pois os resultados conseguidos com o banco completado por imputações foram próximos dos obtidos com o conjunto completo. Porém, um coeficiente deixou de ser estatisticamente significativo. A imputação múltipla se mostrou superior à análise do conjunto com dados faltantes, que desconsiderou os casos incompletos.
Interpretação Estatística de Dados; Modelos Estatísticos; Base de Dados
