Segundo relatórios da CAPES, cerca de 40% das teses quantitativas enfrentam questionamentos sobre o tratamento de dados faltantes, frequentemente levando a revisões extensas ou reprovações que atrasam anos de pesquisa. Essa estatística revela uma armadilha comum em projetos acadêmicos, onde o descuido com missing data compromete a validade das conclusões e a credibilidade científica. O que muitos doutorandos ignoram é que uma escolha inadequada entre métodos como listwise deletion e multiple imputation pode introduzir viés irrecuperável, especialmente em análises estatísticas complexas. No final deste white paper, ficará claro como uma abordagem estratégica nessa decisão não só blinda contra críticas da banca, mas acelera o caminho para a aprovação.
A crise no fomento científico brasileiro intensifica a competição por bolsas e auxílios, com editais da CAPES e CNPq priorizando projetos que demonstram rigor metodológico impecável. Nesse cenário, teses quantitativas submetidas à Avaliação Quadrienal enfrentam escrutínio rigoroso sobre a integridade dos dados, onde falhas no manejo de ausências são vistas como fraqueza conceitual. A pressão por internacionalização exige que resultados sejam robustos o suficiente para publicação em periódicos Qualis A1, tornando o tratamento de missing data um pilar essencial. Assim, compreender as nuances entre técnicas