Edición de encuestas mediante redes de neuronas artificiales

Abstract

Se presenta un procedimiento de imputación de valores perdidos y un método para la detección y corrección de inconsistencias en las respuestas recogidas como resultado de una encuesta estadística. Para ello se describe el Perceptrón Multinivel, modelo concreto de Redes de Neuronas Artificiales utilizado en nuestro trabajo, y se ilustra el funcionamiento del procedimiento sobre la cuestión “Intención de voto” de una encuesta electoral del Centro de Investigaciones Sociológicas. Sobre estos datos reales, la técnica de imputación construída se basa en un modelo de predicción de la intención de voto a partir de las demás cuestiones, presentando una capacidad de generalización estimada que puede calificarse de perfecta. El modelo de detección y corrección de inconsistencias ofrece un rendimiento bastante satisfactorio, por lo que el perceptrón multinivel, confirmando algunos trabajos existentes con datos simulados, se puede considerar como un método prometedor en las tareas de edición de los registros resultantes de una encuesta estadística.