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Aus dem Problem der fehlenden Werte können konkrete Folgen für die Praxis abgeleitet werden. Diese sind unter anderem Fehler in den statistischen Daten, Biases (=systematische Fehler) in den Parameterschätzungen, fehlerhafte Interpretationen der Ergebnisse sowie das Begrenzen der Repräsentativität und der Stärke der Stichprobe. So kann es durch Missing Values zu fehlerhaften statistischen Ergebnissen kommen, die bei Beachtung der fehlenden Werte anders ausgefallen wären. Werden fehlende Werte in den Datensätzen von Forschern vernachlässigt, ist dieses Vorgehen nicht mit einer wissenschaftlichen Arbeitsweise vereinbar. Besonders die Validität einer Studie wird von Missing Values beeinflusst. (Bankhofer, 1995, S. 25-27) & (Hair, 2010, S. 42-43)