実験者は欠測の程度を制御し、データ収集前に欠測値を防ぐことができる場合がある。 コンピュータのアンケートでは、質問に答えないと次へ進むことができないようにすることが多い。こうしたアンケートにより参加者に起因する欠測値を排除することができるが、研究を監督する倫理委員会によって許可されない場合もある。調査研究では、対象となる個々人に連絡するため手を尽くすことが一般的であり、参加しない人に手紙を郵送して考えを変えるように説得する。 ただし、説得に応じる人たちと応じない人たちとでは背景が大きく異なる場合があるため、欠測データの影響をかえって増やしてしまう可能性もある 。 
欠測値が発生する可能性が高い状況では、研究者はしばしば、欠測に対して堅牢なデータ分析手法を用いた研究計画を立てるようにアドバイスされる。 手法の主要な仮定に対する軽度から中程度の違反によって生じる偏りや結論の歪みがあってもわずかである場合、分析は堅牢であるといえる。 
実用上、2、3回の代入だけでも、多数回の代入と同等の効果が得られる。
多重代入法を用いた場合は代入したデータセットごとに解析を繰り返す必要があり、その解析結果を統合するのには複雑な手法が必要となる場合もある 。 
期待値最大化アルゴリズムは、完全なデータセットが利用可能である場合に計算される統計量が、欠測データのパターンを考慮して推定（代入）される手法であり、欠測値そのものは代入されない。 
数値解析の数学的分野では、 補間は、既知のデータポイントの範囲内で新しいデータポイントを構築する方法である。 
欠測値のないデータセットへと削減する手法には、次のものがある。 
入手可能な情報を全て考慮する手法であり、代入された値を用いることによる歪みが生じない。 
部分的な識別方法も使用できる。
モデルベースの手法.
これらのテストは、イベントベースの MAR とはわずかに異なる、変数ベースの MAR に必要とされる。 
最後に、これらの手法から得られる推定値は閉じた形式で導出され、局所最適化の影響を受けやすい期待値最大化などの反復手順を必要としない。