El procedimiento de Dunnett se ha utilizado con frecuencia para comparaciones múltiples de medias de grupo de varios tratamientos con un control, en el desarrollo de medicamentos y otras áreas. Sin embargo, en la práctica, los investigadores suelen enfrentar observaciones faltantes al realizar el procedimiento de Dunnett. Este artículo presenta un procedimiento de Dunnett mejorado que puede construir intervalos de confianza de conjunto únicos para comparar medias de grupo de varios tratamientos con un control, en presencia de observaciones faltantes, utilizando una distribución multivariante derivada bajo el marco de la regla de Rubin. Este procedimiento llena la brecha actual en la investigación que las inferencias de imputación repetida de Rubin no pueden ajustar para la multiplicidad y, por lo tanto, no pueden dar un intervalo de confianza unificado para controlar la tasa de error familiar (FWER) al tratar este problema. Los resultados de la simulación muestran que los intervalos de confianza agrupados construidos logran una cobertura conjunta nominal y las estimaciones de intervalo conservan una precisión comparable a la inferencia de imputación repetida de Rubin a medida que aumenta la tasa de faltantes. Se muestra que el procedimiento propuesto con el método de imputación de puntaje de propensión produce estimaciones de intervalo más precisas y controla bien el FWER.