対照的に、コールドデッキ代入法では、別のデータセットのケースを使って代入する。コンピュータの性能向上に伴い、この洗練された代入法がホットデッキ代入法に取って代わった。コールドデッキ代入法は、過去の調査における類似した項目の回答値で置き換える方法であり、時間間隔を測定する調査で用いられる。 
平均値置換.
平均値代入法は欠測データ以外のケースにおける平均値を用いて欠測データを置き換えるもので、その変数の標本平均を変更しないという利点がある。 しかし、平均値代入法では変数に代入される値が一定であって他の変数の影響を受けず、相関が減弱することが多変量分析において問題になる。
非負行列因子分解.
回帰代入法.
回帰代入法では、他の変数に基づいて変数の観測値を予測するために回帰モデルを作成し、その回帰モデルを使って、その変数の欠測データに代入する。言い換えると、完全なケースもあれば不完全なケースもある中で、利用可能な情報を駆使して特定の変数の値を予測する。次に、回帰モデルからの適合値を使用して、欠測データに代入する。
問題は、代入されたデータの推定に誤差項が含まれていないため、推定が残差分散なしで回帰直線に完全に一致することである。これにより、平均値代入法とは逆に関係が過剰に識別されるし、入力された値のバラツキを過小評価する。回帰モデルは、欠測データの最も可能性の高い値を予測するが、その値に関する不確実性は提示しない。
確率的回帰は、平均回帰分散を回帰代入に追加してエラーを導入することにより、回帰代入における誤差項の欠如を修正することにある程度成功した。確率的回帰では、上記の手法よりも偏りを減らすことができるが、単純な残差分散よりも多くのノイズが導入されるべきではないかという問題がある 。
多重代入法.
代入によるノイズの増加の問題に対処するために、ドナルド・ルービンは、複数の代入したデータセット間の結果を平均化する方法を開発した 。
単一代入法では代入の不確実性を考慮しておらず、代入後にはデータが実際の値であるかのように扱われる。代入の不確実性を無視することで、結果のバラツキを過小評価したり、誤った結論に至る可能性がある 。多重代入法では、複数回代入することによって、不確実性と真の値がとったであろう範囲とを記述することができる。
川尻秀樹
来歴.
潜在変数