Оставление без внимания определённых деталей может привести к снижению точности статистических данных. 15

Например, ошибка пропущенных переменных (omission bias) возникает, когда в модель не включены релевантные переменные. 1 Это может привести к неверным прогнозам или выводам. 1

Также отсутствие некоторых значений в данных может привести к biased или неэффективным оценкам, что также влияет на точность статистического анализа. 5

Чтобы минимизировать влияние пропущенных данных, перед анализом их можно заполнить с помощью методов импутации, которые позволяют оценить пропущенные значения на основе имеющихся данных. 5

Например, для этого используют простые статистические меры (среднее или медиану) или продвинутые алгоритмы машинного обучения, которые предсказывают пропущенные значения на основе закономерностей в доступных данных. 5