Para a realização de algumas estatísticas dentro da área de estatística espacial, como os índices de Moran, não se pode ter dados faltantes. Neste artigo comparam-se, por simulações Monte Carlo, dois grupos de técnicas de imputação: imputações georreferenciadas e multiple imputation by chained equations (MICE). Utilizando dados reais dos municípios de Minas Gerais, gera-se não resposta utilizando os diferentes mecanismos de não resposta existentes (MCAR, MAR e MNAR), imputa-se os dados faltantes antes da análise espacial e se compara os resultados com os dos dados completos. Em geral, o grupo de imputações que teve melhor performance foi o que leva em conta a distribuição geográfica dos municípios analisados, mesmo sendo mais simples que algumas das técnicas do grupo MICE.