سلسله‌مراتب داده
سلسله مراتب داده به سازماندهی منظم داده‌ها، معمولاً در قالب سلسله مراتبی اشاره دارد. سازماندهی داده شامل خاصیت‌ها، زمینه (فیلد)ها، سوابق (رکوردها)، پرونده (فایل)ها و غیره می‌باشد. این مفهوم نقطه شروعی است برای فهمیدن آنچه که داده‌ها را تشکیل می‌دهد و اینکه آیا داده‌ها دارای یک ساختار هستند یا خیر. به عنوان مثال، شخصی چگونه اطلاعاتی مانند «کارمند»، «نام»، «بخش»، «مارسی اسمیت»، «بخش فروش» و غیره را درک می‌کند با فرض اینکه همه آنها مرتبط هستند؟ یک راه برای درک آنها این است که این الفاظ را به عنوان اجزای کوچکتر یا بزرگتر در یک سلسله مراتب ببینید. ممکن است بگوییم مارسی اسمیت یکی از کارکنان بخش فروش است یا نمونه ای از یک کارمند در آن بخش. اطلاعاتی که ما می‌خواهیم دربارهٔ همه کارکنان مان، و نه تنها مارسی، ضبط کنیم، نام، شناسه، آدرس و غیره است.
داده‌های گم‌شده
برخی روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها در برابر داده‌های گم‌شده مقاوم نیستند و نیاز به «پر کردن»، یا جانهی مقدار گم‌شده دارند. روبین (۱۹۸۷) استدلال کرد که تکرار جانهی حتی برای تعداد اندک (۵ یا کمتر) تا حد زیادی کیفیت برآورد را بهبود می‌بخشد. برای اهداف زیادی، ۲ یا ۳ جانهی برای بسیاری از اهداف عملی ۲ یا 3 imputations تصرف بسیاری از نسبی بهره‌وری است که می‌تواند گرفته شده با تعداد زیادی از imputations. اما بیش از حد تعداد کمی از imputations می‌تواند منجر به از دست دادن قابل توجهی از آماری قدرتو برخی از محققان در حال حاضر توصیه می‌کنند ۲۰ تا ۱۰۰ یا بیشتر. هر ضرب-منسوب تجزیه و تحلیل داده‌ها باید تکرار برای هر یک از منسوب مجموعه داده و در برخی موارد مربوط به آمار باید ترکیب نسبتاً پیچیده در راه است.