経済学 、 社会学 、 政治学の研究では 、政府や民間団体が重要な統計を報告しないことを選択した、報告できなかった、情報が得られなかった、などの理由から、データが欠落していることがよくある。データ収集が不適切だった、データ入力に誤りがあった、など、研究者が欠測値を引き起こすこともある。 
これらの欠落の形式にはさまざまなタイプがあり、研究からの結論の妥当性にさまざまな影響を与える。 欠測データは打ち切りデータと同様に処理することができる。 
欠測の種類.
データが欠落している理由を理解することは、残りのデータを正しく処理するために重要である。欠測が完全にランダムである場合、標本は母集団を表しているといえる。 ただし、値が体系的に欠落している場合は、分析にバイアスがかかる可能性がある。たとえば、IQと収入の関係の調査で、IQ の高い参加者に収入を答えない傾向があった場合、この欠損値のタイプ（MAR として以下に記述）を念頭に置かなければ、IQと給与の間の正の相関を見逃してしまう可能性がある。こうしたことから、方法論者は、欠測値の発生を最小限に抑えるための研究を設計するように研究者に日常的にアドバイスしている。 
図を使用して、欠損データメカニズムを詳細に説明することができる。 
MAR.
MAR は統計的に検証することが不可能な仮定であり、合理的に仮定する必要がある。 
例.
「男性がうつ病調査に記入する可能性は低い」「男性の方がうつ病の重症度が高い」という事象を仮定すると、うつ病の重症度が高い方が（男性の可能性が高いので）欠測率が高くなることが想定され、MCAR にはならない。 
ここで、「性別で層別化すると うつ病の重症度と欠測率とに関連がみられない」という事象が確認された場合、MAR とみなされる。 
欠測データを処理する手法.