Bias Estimasi:
Ketika data hilang atau tidak lengkap, hasil analisis mungkin bias jika data yang hilang tidak random atau jika teknik penanganan data hilang yang digunakan tidak tepat. Misalnya, data yang hilang pada variabel tertentu bisa mengarah pada estimasi yang salah jika ketidaklengkapan tersebut terkait dengan karakteristik tertentu dari subjek penelitian.
Reduksi Kekuatan Statistik:
Ukuran sampel yang kecil atau data yang terbatas dapat mengurangi kekuatan statistik dari analisis. Ini berarti bahwa bahkan jika ada hubungan yang signifikan antara variabel, kemungkinan besar hubungan tersebut tidak terdeteksi karena keterbatasan data yang ada.
Kesulitan dalam Generalisasi:
Penelitian yang menggunakan data terbatas atau tidak representatif mungkin menghadapi kesulitan dalam menarik kesimpulan yang berlaku untuk populasi yang lebih besar atau di luar sampel yang dipelajari. Misalnya, jika data hanya berasal dari satu wilayah geografis, hasil penelitian mungkin tidak dapat digeneralisasi ke wilayah lain.
Mengurangi Validitas Internal dan Eksternal:
Keterbatasan data dapat mempengaruhi validitas internal penelitian, yaitu sejauh mana hasil yang diperoleh mencerminkan hubungan kausal yang sebenarnya antara variabel. Selain itu, validitas eksternal (kemampuan untuk menggeneralisasi hasil penelitian ke konteks yang lebih luas) juga dapat terganggu jika data yang digunakan tidak mewakili populasi atau situasi yang lebih besar.
3. Strategi Mengatasi Keterbatasan Data
Meskipun keterbatasan data dapat mempengaruhi kualitas hasil penelitian, peneliti sering kali menggunakan berbagai teknik untuk mengatasi masalah tersebut:
a. Penanganan Missing Data
