1 Propósito del proceso

Este reporte documenta de forma reproducible las operaciones ejecutadas en la consola de R sobre el archivo saber11_limpio.parquet. Aunque la consola original fue denominada Consola_04_imputacion.R, en esta etapa no se realizó imputación de valores faltantes. El trabajo efectuado correspondió a:

  1. cargar y validar el dataset limpio;
  2. auditar las clases y los valores faltantes de sus 83 variables;
  3. identificar el cambio estructural en el esquema de evaluación;
  4. separar la información en un régimen antiguo y un régimen nuevo;
  5. comparar los patrones de faltantes entre ambos regímenes;
  6. guardar y verificar físicamente las dos bases resultantes.

Por esta razón, metodológicamente esta etapa se interpreta como separación de regímenes de evaluación, previa a la imputación y al modelado.

2 Carga de paquetes

Se cargaron los paquetes:

  • arrow, para lectura y escritura de archivos Parquet;
  • tidyverse, para manipulación, transformación y auditoría de datos;
  • stringi, para mantener disponibles herramientas de procesamiento textual.

Durante la carga se informaron conflictos normales de nombres de funciones, como lubridate::duration() frente a arrow::duration(), y dplyr::filter()/dplyr::lag() frente a funciones de stats.

2.1 Conclusión

Los paquetes necesarios se cargaron correctamente. Los mensajes de enmascaramiento observados son informativos y no constituyeron errores de ejecución.

3 Definición de rutas y validación del archivo de entrada

Se definieron las rutas:

ruta_processed <- "data/processed"
ruta_auditorias <- "resultados/auditorias"
archivo_entrada <- file.path(ruta_processed, "saber11_limpio.parquet")

Posteriormente se comprobó la existencia física de saber11_limpio.parquet mediante file.exists(). La ejecución continuó sin activar stop(), lo que confirmó que el archivo estaba disponible.

3.1 Conclusión

El dataset limpio generado en la etapa anterior estaba correctamente disponible y pudo utilizarse como fuente certificada para esta fase.

4 Carga y dimensiones del dataset limpio

El archivo fue cargado con:

saber11 <- arrow::read_parquet(archivo_entrada)

Resultados:

Indicador Resultado
Filas 7.109.704
Columnas 83

4.1 Conclusión

La base de entrada contiene 7.109.704 observaciones y 83 variables. No se detectó pérdida de información durante la carga.

5 Auditoría inicial de clases de las 83 variables

Se recorrieron las 83 columnas para registrar:

  • nombre de la variable;
  • clase de R;
  • tipo interno;
  • número de faltantes;
  • porcentaje de faltantes.

La auditoría mostró una estructura heterogénea compuesta principalmente por variables character, además de variables numeric, integer, logical y Date.

Entre los resultados relevantes:

  • periodo se conservó como character;
  • anio es integer;
  • periodo_valido es logical;
  • las fechas procesadas se encuentran como Date;
  • las versiones analíticas de los puntajes se encuentran como numeric;
  • los campos originales de varios puntajes se conservaron como character para trazabilidad.

5.1 Conclusión

La estructura de tipos definida durante la limpieza se conservó. La coexistencia de variables originales y versiones analíticas permite mantener trazabilidad sin sacrificar una representación adecuada para análisis posteriores.

6 Auditoría general de valores nulos

6.1 Construcción de la función auditar_nulos()

Se creó una función reutilizable que, para cada variable, calculó:

  • total de registros;
  • número de NA;
  • número de valores informados;
  • porcentaje de valores faltantes.

El resultado se ordenó de mayor a menor cantidad de nulos.

6.2 Validación de la auditoría

Resultados:

Indicador Resultado
Variables auditadas 83
Variables con al menos un nulo 59
Variables sin nulos 24

La auditoría cubrió las 83 variables y todas presentaron la longitud esperada de 7.109.704 registros.

6.3 Conclusión

La auditoría fue estructuralmente válida. Sin embargo, que 59 variables contengan algún NA no significa que 59 variables deban ser imputadas. Es necesario distinguir faltantes reales, faltantes estructurales, códigos especiales, identificadores y campos que requieren otro tratamiento.

7 Principales patrones de faltantes en el dataset completo

Antes de separar los regímenes, los mayores porcentajes de faltantes fueron:

Variable o grupo Nulos Porcentaje
punt_c_naturales y versión numérica 2.609.523 36,7 %
punt_global y versión numérica 2.609.523 36,7 %
punt_lectura_critica y versión numérica 2.609.523 36,7 %
punt_sociales_ciudadanas y versión numérica 2.609.523 36,7 %
cole_bilingue 916.870 12,9 %
fami_estratovivienda 218.219 3,07 %
fami_educacionmadre 212.826 2,99 %
fami_educacionpadre 212.423 2,99 %
fami_tieneinternet 191.624 2,70 %
fami_tienecomputador 151.217 2,13 %
fami_tieneautomovil 134.769 1,90 %
fami_cuartoshogar 128.762 1,81 %
fami_personashogar 128.228 1,80 %
fami_tienelavadora 128.086 1,80 %
cole_caracter 110.212 1,55 %

7.1 Interpretación

La presencia exacta de 2.609.523 nulos en cada uno de los cuatro puntajes modernos, tanto en su versión original como numérica, constituyó una señal de que no se trataba de ausencia aleatoria. El patrón correspondía al régimen histórico anterior a la introducción de esas variables.

7.2 Conclusión

La auditoría global permitió detectar que una parte sustancial de los NA era consecuencia de un cambio en el diseño de la evaluación, no de un problema que debiera resolverse mediante imputación estadística.

8 Separación por régimen de evaluación

Se estableció como punto de corte:

periodo_inicio_evaluacion_nueva <- "20142"

Se construyeron dos datasets:

saber11_evaluacion_antigua <- saber11 %>%
  dplyr::filter(periodo < periodo_inicio_evaluacion_nueva)

saber11_evaluacion_nueva <- saber11 %>%
  dplyr::filter(periodo >= periodo_inicio_evaluacion_nueva)

Resultados:

Dataset Registros
Dataset completo 7.109.704
Evaluación antigua 2.609.523
Evaluación nueva 4.500.181
Suma de ambos regímenes 7.109.704

8.1 Validación de integridad

La suma:

2.609.523 + 4.500.181 = 7.109.704

coincide exactamente con el número de registros del dataset original.

8.2 Conclusión

La partición fue exhaustiva y sin pérdida de registros. Todos los casos quedaron asignados a uno de los dos regímenes.

9 Auditoría del régimen antiguo

El régimen antiguo contiene 2.609.523 registros.

El hallazgo más importante fue que las siguientes variables presentaron 100 % de valores faltantes:

  • punt_c_naturales;
  • punt_c_naturales_num;
  • punt_global;
  • punt_global_num;
  • punt_lectura_critica;
  • punt_lectura_critica_num;
  • punt_sociales_ciudadanas;
  • punt_sociales_ciudadanas_num.

Cada una presentó exactamente 2.609.523 nulos (100 %).

Otros faltantes relevantes fueron:

Variable Nulos Porcentaje
cole_bilingue 249.448 9,56 %
fami_educacionmadre 53.904 2,07 %
fami_educacionpadre 53.409 2,05 %
fami_tienecomputador 51.160 1,96 %
fami_estratovivienda 39.153 1,50 %
Variables de residencia 37.541 1,44 %
cole_codigo_icfes 23.731 0,909 %
cole_caracter 14.433 0,553 %

9.1 Interpretación

Los ocho campos asociados a los cuatro puntajes modernos están completamente ausentes en el régimen antiguo. Esto demuestra que sus NA son estructurales y no deben ser imputados.

9.2 Conclusión

El régimen antiguo presenta una estructura de evaluación diferente e incompatible de forma directa con el régimen moderno para esas variables de desempeño.

10 Auditoría del régimen nuevo

El régimen nuevo contiene 4.500.181 registros.

Los principales faltantes fueron:

Ranking Variable Nulos Porcentaje
1 cole_bilingue 667.422 14,8 %
2 fami_estratovivienda 179.066 3,98 %
3 fami_tieneinternet 162.321 3,61 %
4 fami_educacionpadre 159.014 3,53 %
5 fami_educacionmadre 158.922 3,53 %
6 fami_tieneautomovil 105.853 2,35 %
7 fami_cuartoshogar 100.445 2,23 %
8 fami_tienecomputador 100.057 2,22 %
9 fami_personashogar 99.292 2,21 %
10 fami_tienelavadora 99.172 2,20 %
11 cole_caracter 95.779 2,13 %

Otros faltantes presentan proporciones reducidas:

  • estu_fechanacimiento_fecha_valida: 5.480 (0,122 %);
  • punt_ingles, punt_ingles_num y punt_ingles_num_valido: 4.179 (0,0929 %);
  • desemp_ingles: 4.105 (0,0912 %);
  • estu_genero: 3.229 (0,0718 %);
  • variables de residencia: 2.053 (0,0456 %);
  • cole_cod_dane_establecimiento: 164 (0,0036 %);
  • variables de presentación: 86 (0,0019 %);
  • diversos campos institucionales: entre 2 y 7 casos.

10.1 Hallazgo decisivo

En el régimen nuevo, los puntajes:

  • Ciencias Naturales;
  • Global;
  • Lectura Crítica;
  • Sociales y Ciudadanas;

ya no presentan los 2.609.523 faltantes estructurales observados en la base completa. En la comparación por regímenes pasan de 100 % de nulos en el régimen antiguo a 0 % en el régimen nuevo.

10.2 Conclusión

El régimen nuevo constituye una base estructuralmente más homogénea para el análisis predictivo moderno. Los principales problemas de ausencia se concentran ahora en variables socioeconómicas e institucionales, y no en los cuatro puntajes modernos.

11 Comparación entre los dos regímenes

La comparación confirmó cambios importantes en los patrones de ausencia.

Entre los incrementos de faltantes en el régimen nuevo destacan:

Variable Antigua Nueva Diferencia aproximada
cole_bilingue 9,56 % 14,8 % +5,27 pp
fami_estratovivienda 1,50 % 3,98 % +2,48 pp
fami_tieneinternet 1,12 % 3,61 % +2,48 pp
fami_educacionpadre 2,05 % 3,53 % +1,49 pp
fami_educacionmadre 2,07 % 3,53 % +1,47 pp
cole_caracter 0,553 % 2,13 % +1,58 pp

También se observaron mejoras claras en otras variables. Por ejemplo, las variables de residencia disminuyeron aproximadamente de 1,44 % a 0,0456 %, y cole_codigo_icfes pasó de 23.731 faltantes en el régimen antiguo a solamente 2 en el nuevo.

11.1 Conclusión

El mecanismo de ausencia no es estable a lo largo del tiempo. Esto refuerza la decisión de no aplicar indiscriminadamente un único procedimiento de imputación a toda la serie histórica.

12 Determinación de años y periodos

Los rangos obtenidos fueron:

Régimen Periodos Años calendario
Evaluación antigua 20101–20141 2010–2014
Evaluación nueva 20142–20224 2014–2022

El año 2014 aparece en ambos regímenes porque el cambio se produce entre los periodos 20141 y 20142.

12.1 Conclusión

Para identificar inequívocamente los archivos no basta con usar los años calendario. Incluir los periodos exactos en los nombres de los archivos evita confundir el primer y segundo periodo de 2014.

13 Construcción de nombres y guardado de los datasets

Se generaron los siguientes archivos:

data/processed/saber11_evaluacion_antigua_2010_2014_periodos_20101_20141.parquet
data/processed/saber11_evaluacion_nueva_2014_2022_periodos_20142_20224.parquet

Los dos datasets fueron guardados con arrow::write_parquet().

14 Confirmación física del guardado

Se utilizó file.exists() para comprobar la existencia de ambos archivos. Ninguna de las validaciones activó stop().

Resultados:

Dataset Registros Tamaño
Evaluación antigua 2.609.523 0,215 GB
Evaluación nueva 4.500.181 0,403 GB

La consola mostró explícitamente:

GUARDADO DE DATASETS CONFIRMADO

14.1 Conclusión

La separación no quedó únicamente en memoria de R: los dos datasets fueron materializados correctamente como archivos Parquet en data/processed.

15 Decisión metodológica posterior

Después de revisar los resultados se tomó la decisión de:

Archivar el régimen antiguo y continuar la imputación y el modelado predictivo exclusivamente con el régimen nuevo.

Por tanto, la base principal de trabajo para las siguientes etapas será:

data/processed/saber11_evaluacion_nueva_2014_2022_periodos_20142_20224.parquet

con:

  • 4.500.181 registros;
  • 83 variables;
  • periodos desde 20142 hasta 20224;
  • años calendario desde 2014 hasta 2022.

La base antigua se conserva como evidencia histórica y respaldo, pero no será utilizada en el pipeline predictivo principal.

16 Conclusiones generales

  1. El dataset limpio de Saber 11 fue cargado correctamente con 7.109.704 registros y 83 variables.
  2. La auditoría de faltantes fue íntegra: 59 variables presentan al menos un NA y 24 variables están completas.
  3. Los 2.609.523 faltantes observados en cada uno de los cuatro puntajes modernos no constituyen un problema ordinario de datos faltantes; corresponden al régimen anterior de evaluación.
  4. El periodo 20142 constituye el punto de separación utilizado entre los dos esquemas.
  5. La división generó 2.609.523 registros antiguos y 4.500.181 registros nuevos, cuya suma reproduce exactamente las 7.109.704 observaciones originales.
  6. El régimen nuevo elimina el problema de ausencia estructural de los cuatro puntajes modernos y presenta una estructura más apropiada para el objetivo predictivo.
  7. En la base nueva, los faltantes más importantes se concentran en cole_bilingue y en variables socioeconómicas del hogar.
  8. Los patrones de ausencia cambian entre regímenes, por lo que no sería metodológicamente apropiado imputar conjuntamente toda la serie histórica sin considerar el cambio de esquema.
  9. Los dos datasets fueron guardados y su existencia física fue confirmada.
  10. Se decidió continuar exclusivamente con la base de evaluación nueva 20142–20224 para las etapas de imputación, construcción del panel y predicción.

17 Estado del pipeline al cierre de esta etapa

01_descarga_datos.R
        ↓
02_auditoria_datos.R
        ↓
03_limpieza_estandarizacion.R
        ↓
04_separacion_regimenes_evaluacion.R
        │
        ├── Régimen antiguo 20101–20141 → ARCHIVADO
        │
        └── Régimen nuevo   20142–20224 → BASE DE TRABAJO
                                            ↓
05_imputacion.R
        ↓
06_construccion_panel.R
        ↓
07_feature_engineering.R
        ↓
08_dataset_supervisado.R
        ↓
09_modelado_prediccion.R

17.1 Próxima etapa

La siguiente fase se desarrollará sobre el archivo saber11_evaluacion_nueva_2014_2022_periodos_20142_20224.parquet.

En esta etapa se clasificarán los valores faltantes del régimen nuevo según su tratamiento metodológico:

  • variables susceptibles de imputación estadística;
  • variables que requieren reconstrucción determinística;
  • variables que deben conservarse sin imputar;
  • variables que no deben participar como predictoras en los modelos de imputación.

18 Separación temporal del régimen nuevo de evaluación

Una vez diferenciados los regímenes de evaluación, se definió como base de trabajo para las etapas posteriores el conjunto correspondiente al régimen nuevo de Saber 11, comprendido entre los períodos 20142 y 20224.

El archivo consolidado del régimen nuevo contiene 4.500.181 registros y 83 variables. Antes de realizar cualquier transformación adicional se verificó su existencia, dimensiones y cobertura temporal.

# DEFINIR LA RAÍZ DEL PROYECTO

ruta_proyecto <- "D:/Proyectos_IA/prueba_saber_11" # Define explícitamente la carpeta raíz del proyecto


# DEFINIR LA RUTA DEL DATASET DEL RÉGIMEN NUEVO

archivo_evaluacion_nueva <- file.path(
  ruta_proyecto,
  "data",
  "processed",
  "saber11_evaluacion_nueva_2014_2022_periodos_20142_20224.parquet"
) # Construye la ruta absoluta del archivo Parquet correspondiente al régimen nuevo


# VALIDAR LA EXISTENCIA DEL ARCHIVO

if (!file.exists(archivo_evaluacion_nueva)) {
  stop("ERROR: no se encontró el archivo del régimen nuevo en la ruta esperada.")
} # Detiene la ejecución si el archivo no existe


# CARGAR EL DATASET

saber11_nueva <- arrow::read_parquet(
  archivo_evaluacion_nueva
) # Carga exclusivamente el dataset correspondiente al régimen nuevo


# VALIDAR LAS DIMENSIONES Y COBERTURA TEMPORAL

cat("\nVALIDACIÓN DEL RÉGIMEN NUEVO\n")
## 
## VALIDACIÓN DEL RÉGIMEN NUEVO
cat("Archivo encontrado:", file.exists(archivo_evaluacion_nueva), "\n")
## Archivo encontrado: TRUE
cat("Registros:", nrow(saber11_nueva), "\n")
## Registros: 4500181
cat("Variables:", ncol(saber11_nueva), "\n")
## Variables: 83
cat("Periodo inicial:", min(saber11_nueva$periodo, na.rm = TRUE), "\n")
## Periodo inicial: 20142
cat("Periodo final:", max(saber11_nueva$periodo, na.rm = TRUE), "\n")
## Periodo final: 20224

18.1 Justificación de la separación por período

Debido al elevado volumen de información y a la heterogeneidad temporal observada durante la auditoría, se decidió dividir físicamente el régimen nuevo según el período de aplicación del examen.

Esta decisión responde a dos criterios complementarios.

Criterio metodológico. El período constituye una unidad temporal natural dentro de la base Saber 11. Mantener cada período completo evita introducir particiones arbitrarias determinadas exclusivamente por un número fijo de observaciones y permite conservar conjuntamente los registros generados bajo una misma aplicación del examen.

Criterio computacional. El procesamiento mediante archivos independientes reduce la cantidad de información que debe mantenerse simultáneamente en memoria durante las etapas posteriores, particularmente durante la imputación de valores faltantes. Esto permite cargar, procesar, validar, guardar y liberar cada período de manera independiente.

La partición no altera los valores originales ni realiza imputaciones. Su función consiste únicamente en reorganizar físicamente el conjunto de datos para facilitar las siguientes etapas del pipeline.

18.2 Distribución de registros por período

# CONSTRUIR LA DISTRIBUCIÓN DE REGISTROS POR PERIODO

auditoria_periodos_nueva <- saber11_nueva |>
  dplyr::count(
    periodo,
    name = "registros"
  ) |>
  dplyr::arrange(periodo) # Cuenta los registros disponibles en cada periodo
## Warning: Can't find generic `filter_out` in package dplyr to register S3 method.
## ℹ This message is only shown to developers using devtools.
## ℹ Do you need to update dplyr to the latest version?
## Can't find generic `filter_out` in package dplyr to register S3 method.
## ℹ This message is only shown to developers using devtools.
## ℹ Do you need to update dplyr to the latest version?
## Can't find generic `filter_out` in package dplyr to register S3 method.
## ℹ This message is only shown to developers using devtools.
## ℹ Do you need to update dplyr to the latest version?
## Can't find generic `filter_out` in package dplyr to register S3 method.
## ℹ This message is only shown to developers using devtools.
## ℹ Do you need to update dplyr to the latest version?
# AGREGAR EL TOTAL GENERAL

tabla_periodos_reporte <- auditoria_periodos_nueva |>
  dplyr::mutate(
    periodo = as.character(periodo)
  ) |>
  dplyr::bind_rows(
    tibble::tibble(
      periodo = "Total",
      registros = sum(auditoria_periodos_nueva$registros)
    )
  ) # Incorpora una fila final con el total de registros


# VALIDAR EL NÚMERO DE PERIODOS

numero_periodos <- nrow(auditoria_periodos_nueva) # Calcula el número de periodos identificados antes de agregar la fila Total

cat("Número de periodos identificados:", numero_periodos, "\n")
## Número de periodos identificados: 14
cat("Total de registros:", sum(auditoria_periodos_nueva$registros), "\n")
## Total de registros: 4500181
cat("Coincide con el dataset:", sum(auditoria_periodos_nueva$registros) == nrow(saber11_nueva), "\n")
## Coincide con el dataset: TRUE
# MOSTRAR LA TABLA EN EL INFORME

knitr::kable(
  tabla_periodos_reporte,
  col.names = c("Período", "Número de registros"),
  caption = "Distribución de registros del régimen nuevo de Saber 11 por período.",
  align = c("c", "r"),
  format.args = list(
    big.mark = ".",
    decimal.mark = ","
  )
)
Distribución de registros del régimen nuevo de Saber 11 por período.
Período Número de registros
20142 546.727
20151 25.973
20152 544.491
20161 13.095
20162 550.275
20171 13.018
20172 548.269
20181 32.348
20191 12.561
20194 1.096.524
20201 15.435
20211 15.528
20221 20.049
20224 1.065.888
Total 4.500.181

La distribución temporal evidencia diferencias importantes en el tamaño de los períodos. Los períodos 20194 y 20224 superan el millón de registros, mientras que otros períodos contienen volúmenes considerablemente menores.

Esta heterogeneidad refuerza la conveniencia de mantener el período como unidad explícita de procesamiento, en lugar de dividir el conjunto mediante bloques artificiales definidos únicamente por número de filas.

18.3 Generación de archivos independientes

Cada período fue almacenado como un archivo Parquet independiente dentro del directorio:

data/processed/saber11_evaluacion_nueva_por_periodo/

La estructura generada fue:

saber11_evaluacion_nueva_por_periodo/
├── saber11_periodo_20142.parquet
├── saber11_periodo_20151.parquet
├── saber11_periodo_20152.parquet
├── saber11_periodo_20161.parquet
├── saber11_periodo_20162.parquet
├── saber11_periodo_20171.parquet
├── saber11_periodo_20172.parquet
├── saber11_periodo_20181.parquet
├── saber11_periodo_20191.parquet
├── saber11_periodo_20194.parquet
├── saber11_periodo_20201.parquet
├── saber11_periodo_20211.parquet
├── saber11_periodo_20221.parquet
└── saber11_periodo_20224.parquet

La utilización del formato Parquet permite conservar la estructura tabular de los datos mediante almacenamiento eficiente y facilita la lectura selectiva de los períodos requeridos durante las siguientes etapas del procesamiento.

18.4 Control de integridad de la partición

La separación temporal fue sometida a controles de integridad antes de continuar con el pipeline.

Se verificó que:

  1. existieran exactamente 14 archivos Parquet;
  2. cada archivo correspondiera a uno de los períodos identificados;
  3. todos los archivos fueran accesibles físicamente;
  4. la suma de los registros almacenados en los 14 archivos fuera idéntica al número de registros del dataset consolidado.
# DEFINIR EL DIRECTORIO DE LOS ARCHIVOS SEPARADOS POR PERIODO

ruta_periodos_nueva <- file.path(
  ruta_proyecto,
  "data",
  "processed",
  "saber11_evaluacion_nueva_por_periodo"
) # Define la ubicación física de los archivos separados por periodo


# VALIDAR LA EXISTENCIA DEL DIRECTORIO

if (!dir.exists(ruta_periodos_nueva)) {
  stop("ERROR: no existe el directorio de archivos separados por periodo.")
} # Detiene el reporte si el directorio no se encuentra


# IDENTIFICAR LOS ARCHIVOS PARQUET

archivos_periodos_creados <- list.files(
  ruta_periodos_nueva,
  pattern = "^saber11_periodo_[0-9]+\\.parquet$",
  full.names = TRUE
) # Recupera exclusivamente los archivos Parquet correspondientes a los periodos


# VALIDAR LA CANTIDAD DE ARCHIVOS

if (length(archivos_periodos_creados) != 14) {
  stop(
    paste0(
      "ERROR: se esperaban 14 archivos por periodo, pero se encontraron ",
      length(archivos_periodos_creados),
      "."
    )
  )
} # Comprueba que estén disponibles exactamente los catorce archivos


# CONTAR LOS REGISTROS DIRECTAMENTE DESDE CADA ARCHIVO

registros_archivos_periodos <- purrr::map_dbl(
  archivos_periodos_creados,
  function(archivo_actual) {
    arrow::open_dataset(archivo_actual) |>
      dplyr::summarise(
        registros = dplyr::n()
      ) |>
      dplyr::collect() |>
      dplyr::pull(registros)
  }
) # Cuenta los registros almacenados físicamente en cada archivo Parquet


# CALCULAR EL TOTAL DE REGISTROS ALMACENADOS

total_registros_archivos <- sum(registros_archivos_periodos) # Suma los registros de los catorce archivos


# VALIDAR LA INTEGRIDAD

integridad_confirmada <- total_registros_archivos == nrow(saber11_nueva) # Comprueba que no exista pérdida de registros


# MOSTRAR LOS RESULTADOS DE LA VALIDACIÓN

cat("\nVALIDACIÓN FINAL DE INTEGRIDAD\n")
## 
## VALIDACIÓN FINAL DE INTEGRIDAD
cat("Archivos por periodo encontrados:", length(archivos_periodos_creados), "\n")
## Archivos por periodo encontrados: 14
cat("Registros dataset consolidado:", nrow(saber11_nueva), "\n")
## Registros dataset consolidado: 4500181
cat("Registros archivos por periodo:", total_registros_archivos, "\n")
## Registros archivos por periodo: 4500181
cat("Integridad confirmada:", integridad_confirmada, "\n")
## Integridad confirmada: TRUE

El procedimiento debe producir una validación equivalente a:

VALIDACIÓN FINAL DE INTEGRIDAD

Archivos por periodo encontrados: 14
Registros dataset consolidado: 4500181
Registros archivos por periodo: 4500181
Integridad confirmada: TRUE

El resultado confirma que la partición temporal conserva exactamente el número de observaciones del dataset consolidado. Por tanto, no se identificó pérdida de registros como consecuencia del procedimiento de separación.

18.5 Implicación para la etapa de imputación

A partir de esta organización, la etapa de imputación se desarrollará mediante un esquema de procesamiento secuencial por período:

Dataset régimen nuevo
        │
        ↓
4.500.181 registros
        │
        ↓
Separación por período
        │
        ├── 20142
        ├── 20151
        ├── 20152
        ├── ...
        └── 20224
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      Procesamiento individual
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      Imputación y validación
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       Archivo procesado
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       Liberación de memoria

Esta arquitectura reduce la cantidad de información que debe mantenerse simultáneamente en memoria y conserva explícitamente la estructura temporal del conjunto de datos.

La separación por período debe interpretarse como una estrategia de organización computacional y temporal, no como una transformación estadística de los valores originales.

Las decisiones relacionadas con las variables imputables, los métodos de imputación, los predictores y los mecanismos de validación serán desarrolladas específicamente en el script 05_imputacion.R.