| Sumario: | El análisis de la historia del acontecimiento -un método para explicar por qué algunas personas son más propensas a experimentar un evento, una transición o un cambio particular que otras personas- ha sido útil en las ciencias sociales para estudiar los procesos de la casualidad social. Una de las principales dificultades, sin embargo, en el uso de esta técnica es que a menudo la información es (parcialmente) falta en algunas de las variables pertinentes. El autor Jeroen K. Vermunt presenta un acercamiento general a estos problemas de datos faltantes en las similitudes de la historia de eventos entre los modelos log-lineales, log-rate y modificados. Vermunt muestra cómo incorporar variables con información faltante en modelos log-lineales para la no respuesta. Además, abarca temas como los principales tipos de modelos de riesgo; Censura; El uso de covariables que varían en el tiempo; Modelos para riesgos competitivos; Modelos de riesgo multivariante; Y un enfoque general para hacer frente a los riesgos que faltan; Modelos de riesgo multivariante; Y un enfoque general para tratar los problemas de datos faltantes, incluyendo heterogeneidad no observada, error de medida en la variable dependiente, error de medida en la covariable, información parcialmente ausente sobre la variable dependiente y valores de covariable parcialmente observados.
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