データを分析するうえで、得られないデータを考慮することが非常に重要になることがある。例えば、アメリカが第二次世界大戦中、戦闘機の生存率を上げるために、機体のどの部分を強化するべきかを模索していた。帰還した戦闘機の銃痕の数を調べると、両翼、後ろ側、前側に被弾が高く、エンジンの部分には被弾がなかった。結論として、エンジンの部分を強化することになった。なぜなら、帰還しなかったものはおそらくエンジンがやられていたからである。実際、この判断により、帰還率は上昇した。このように、見えない部分を想像により補う必要がある。
