diff --git a/ADRpy/analisis/Modulos/imputacion_correlacion/imputacion_correlacion.py b/ADRpy/analisis/Modulos/imputacion_correlacion/imputacion_correlacion.py
index acafc82..d63cb42 100644
--- a/ADRpy/analisis/Modulos/imputacion_correlacion/imputacion_correlacion.py
+++ b/ADRpy/analisis/Modulos/imputacion_correlacion/imputacion_correlacion.py
@@ -375,19 +375,18 @@ def imputacion_correlacion(df, path: str = "ADRpy/analisis/Data/Datos_aeronaves.
             if not validos:
                 # registra advertencias y NO imputa
                 for m in descartados or [{"motivo": "Sin predictores válidos"}]:
-                    for idx in faltantes:
-                        reporte.append({
-                            "Fila": idx,
-                            "Parametro": objetivo,
-                            "Valor imputado": np.nan,
-                            "Confianza": 0.0,
-                            "Corr": 0.0,
-                            "k": 0,
-                            "Tipo Modelo": m.get("tipo", "n/a"),
-                            "Predictores": ",".join(m.get("predictores", [])),
-                            "Penalizacion_k": 0.0,
-                            "Advertencia": f"Modelo descartado: {m['motivo']}",
-                        })
+                    reporte.append({
+                        "Fila": idx,
+                        "Parametro": objetivo,
+                        "Valor imputado": np.nan,
+                        "Confianza": 0.0,
+                        "Corr": 0.0,
+                        "k": 0,
+                        "Tipo Modelo": m.get("tipo", "n/a"),
+                        "Predictores": ",".join(m.get("predictores", [])),
+                        "Penalizacion_k": 0.0,
+                        "Advertencia": f"Modelo descartado: {m['motivo']}",
+                    })
                 continue
 
             mejores = filtrar_mejores_modelos(validos)
diff --git a/tests/test_imputacion_correlacion.py b/tests/test_imputacion_correlacion.py
index a8d251b..f2f6cf9 100644
--- a/tests/test_imputacion_correlacion.py
+++ b/tests/test_imputacion_correlacion.py
@@ -1,19 +1,26 @@
-import sys
 import os
-
-# Agregar la carpeta raíz al sistema de rutas
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../..')))
-
-from ADRpy.analisis.Modulos.imputacion_correlacion.imputacion_correlacion import imputacion_correlacion
+import tempfile
 import pandas as pd
-from ADRpy.analisis.Modulos.imputacion_correlacion import imputacion_correlacion
-
+import numpy as np
+from ADRpy.analisis.Modulos.imputacion_correlacion.imputacion_correlacion import imputacion_correlacion
 
 def test_imputacion_correlacion_basica():
     df, reporte = imputacion_correlacion('ADRpy/analisis/Data/Datos_aeronaves.xlsx')
-    assert not df.isna().any().any(), "Deberia imputar todos los valores faltantes"
-    # Verificamos que el valor imputado para Potencia en la fila 2 sea cercano al calculo esperado
-    valor = df.loc[2, 'Potencia']
-    assert round(valor, 3) == round(25.9691788448, 3)
-    assert 'Confianza' in reporte.columns
-print("hola")
\ No newline at end of file
+    assert not df.isna().any().any()
+    assert 'Confianza_cv' in reporte.columns
+
+def test_single_warning_per_missing_cell():
+    data = pd.DataFrame({
+        'Modelo': ['a', 'b', 'c'],
+        'Misión': [1, 1, 1],
+        'X': [1, 1, 1],
+        'Y': [np.nan, np.nan, 5],
+    })
+    tmp = tempfile.mktemp(suffix='.xlsx')
+    with pd.ExcelWriter(tmp, engine='openpyxl') as writer:
+        data.to_excel(writer, sheet_name='data_frame_prueba', index=False)
+    try:
+        _, reporte = imputacion_correlacion(None, path=tmp)
+        assert len(reporte) == data['Y'].isna().sum()
+    finally:
+        os.remove(tmp)