A ausência ou a perda de dados é um problema frequente em diversas áreas da pesquisa científica. Essas perdas são chamadas de dados ausentes, dados faltantes ou missings. Para o tratamento destes missings, muitas técnicas estatísticas são usadas, podendo ser técnicas tradicionais ou interativas. O objetivo desta pesquisa é comparar o desempenho do método de imputação por componentes principais (PCA) em três configurações de entrada dos dados. Este estudo analisou uma base de dados de Temperatura média e Umidade relativa do ar, para as cidades de Tete e Beira, obtida junto ao Instituto Nacional de Meteorologia em Moçambique, constituída por 1827 medidas diárias no período de 2016 a 2020. O método de imputação utilizado foi o EM-PCA e os dados tiveram três diferentes configurações de entrada. Uma com os dados originais de cada estação e outras duas com o agrupamento das variáveis, o que culminou na criação de três bases de dados distintas. Observou-se que a Base 1 não apresentou um resultado satisfatório; a Base 2 teve um resultado satisfatório; e a Base 3 também teve um resultado satisfatório, porém, os resultados da Base 2 corresponderam melhor ao comportamento dos dados observados.