Пропуски данных могут значительно повлиять на качество статистического анализа. 1 Некоторые негативные последствия:

• Систематическая погрешность в оценках. 1 Например, если более состоятельные люди воздерживаются от представления информации о доходах, то средний доход недооценивается. 1
• Потеря статистической достоверности. 1 Отсутствие данных уменьшает эффективный размер выборки, что снижает эффективность статистических тестов для выявления значимых эффектов. 1
• Неверный вывод. 1 Неполные данные могут привести к необъективным результатам, которые могут стать основанием для неверных выводов или предсказаний. 1
• Потеря обобщаемости. 1 Наборы данных с большим количеством пропусков могут больше не быть репрезентативными для целевой совокупности, что снижает внешнюю достоверность результатов. 1
• Вычислительные проблемы. 1 Отсутствие данных затрудняет применение алгоритмов и статистических моделей, особенно если они не в состоянии обработать неполные случаи. 1

Чтобы минимизировать негативное влияние пропусков на статистический анализ, важно правильно обрабатывать пропущенные значения. 2