除了有向無環圖（DAG）之外，還有其他方法可以表示和分析缺失數據模型。例如，結構方程模型（SEM）和貝葉斯網絡（Bayesian Networks）都是常用的替代方法。結構方程模型允許研究者同時考慮多個因果關係，並能夠處理潛在變量和觀察變量之間的關係。這種方法特別適合於複雜的社會科學數據分析，因為它能夠捕捉到變量之間的直接和間接影響。
另一方面，貝葉斯網絡提供了一種基於概率的框架來表示變量之間的依賴關係。這種方法不僅能夠處理缺失數據，還能夠通過推斷來更新對未觀測變量的信念。這些方法都可以與DAG結合使用，以增強對缺失數據機制的理解和識別能力。