एक खाली सेल अक्सर एक मुद्दा के रूप में लिया जाता है जिसे ठीक किया जाना चाहिए, बल्कि दुनिया के एक तथ्य के रूप में। अनुपलब्धता डेटा उत्पन्न करने वाली प्रक्रिया को दर्शाती है, न कि केवल एक सुविधा के रूप में। क्लिनिकल प्रयोगों में, ड्रॉपआउट्स यादृच्छिक नहीं होते; अक्सर ये ऐसे रोगियों के साथ होते हैं जिनका इलाज विफल हो गया या उनकी स्थिति बिगड़ गई। वैकल्पिक आय क्षेत्र जब उपयोगकर्ता स्वतंत्रता चाहते हैं तो छोड़ दिए जाते हैं। प्रयोगों में चल रहे उपयोगकर्ता कभी भी अपेक्षित परिणाम नहीं उत्पन्न करते, और उनकी अनुपलब्धता सीधे स्वीकृत प्रक्रिया से संबंधित हो सकती है।

सेंसर्स भी इसके खिलाफ नहीं हैं। भले ही वे जवाब नहीं दे सकते, लेकिन उनका रिकॉर्डिंग उनके संचालन की स्थितियों पर निर्भर करती है जो उन्हें मापने वाले के बाद से प्रभावित की गई हैं। एक PM2.5 सेंसर प्रदूषण को प्रकाश विक्षेपण के माध्यम से अनुमानित करता है, लेकिन उच्च कण भराव प्रदर्शन को घटाता है और आउटेज का कारण बनता है। यह संकेत देता है कि ये खालियाँ ठीक उन उच्च प्रदूषण घटनाओं के दौरान होती हैं जबाओ नेटवर्क को कैद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

यह पैटर्न इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स में दोहराता है: सिस्मोमीटर्स भूकंप के दौरान क्लिप होते हैं, स्ट्रेन गेज़्ज़ भारी लोड के तहत विफल होते हैं, और स्मार्ट मीटर्स पीक ब्लैकआउट के दौरान रिपोर्ट छोड़ देते हैं।

डोनाल्ड रूबिन (1976) ने तीन अनुपलब्धता प्रवृत्तियों का एक सामान्यीकरण किया। डेटा पूरी तरह यादृच्छिक रूप से अनुपलब्ध (MCAR) है जब खालीपन सभी चरों के साथ स्वतंत्र है। यादृच्छिक रूप से अनुपलब्ध (MAR) का मतलब है कि खालीपन केवल अवलोकित मूल्यों पर निर्भर करते हैं, जिससे सही प्रासंगिकता के माध्यम से अनसंतुलित अनुमानन संभव होता है। यादृच्छिक रूप से अनुपलब्ध नहीं (MNAR) तब होता है जब खालीपन अपने अनवेदनशील मूल्य पर निर्भर करता है, जिससे अनुपलब्धता बचे हुए चीज़ों के बारे में सूचना प्रदान करती है।

मुख्य एंटिटीज़: कंपनियाँ: इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स | लोग: डोनाल्ड रूबिन, साफरोव इत्यादि