1. Sesgo de resultados: los datos faltantes pueden dar lugar a resultados de investigación sesgados. Si los datos faltantes no son aleatorios, pueden sesgar la muestra, afectando la precisión y confiabilidad de los resultados del estudio. Por ejemplo, si los datos faltantes se concentran principalmente en un grupo o variable específica, es posible que los resultados de la investigación no sean representativos de toda la población.
2. Validez estadística reducida: La falta de datos reducirá la validez estadística del estudio. Esto se debe a que la falta de datos reduce el tamaño de la muestra, lo que reduce la estabilidad y reproducibilidad de los resultados del estudio. Además, los datos faltantes también pueden reducir la eficiencia de probar las hipótesis de la investigación, afectando así el poder explicativo de los resultados de la investigación.
3. Mayor error del modelo: en muchos estudios, los investigadores necesitan utilizar modelos estadísticos complejos para analizar los datos. Sin embargo, los datos faltantes pueden provocar un mayor error del modelo. Esto se debe a que los datos faltantes afectan la estimación de los parámetros del modelo, afectando así la precisión y confiabilidad del modelo.
4. La credibilidad de la conclusión se reduce: Por las razones anteriores, la falta de datos puede reducir la credibilidad de la conclusión del artículo. Si los lectores encuentran grandes cantidades de datos faltantes en un artículo, pueden cuestionar la confiabilidad de los hallazgos.
Por lo tanto, los investigadores deben intentar evitar la falta de datos a la hora de realizar estudios. Si existen datos faltantes, los investigadores deben tomar las medidas adecuadas para abordarlos y reducir su impacto en los resultados de la investigación.