在設計更加現實和複雜的缺失情景時，可以考慮以下幾個方面：
多機制缺失性：應用中常見的缺失模式往往不是單一的，而是多種缺失機制的組合。例如，數據集可能同時存在完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）。因此，設計缺失情景時，應考慮這些機制的共存，並根據特定特徵的相關性和重要性來模擬缺失。
缺失性轉變：在訓練和測試階段，缺失性機制可能會發生變化，這種現象稱為缺失性轉變。設計時應考慮如何在訓練數據中引入一種缺失模式，而在測試數據中引入另一種，這樣可以更好地反映實際應用中的情況。
社會技術背景：缺失數據的原因往往與社會背景有關，例如性別、年齡或種族等敏感屬性可能影響數據的缺失模式。因此，在設計缺失情景時，應考慮這些社會技術因素，模擬不同群體的缺失行為，以便更好地捕捉潛在的偏見和不公平性。
特徵重要性：根據特徵與目標變量之間的相關性來決定哪些特徵可能會缺失。這樣可以確保模擬的缺失情景更具現實性，並能夠反映出特徵缺失對模型性能的影響。