歐盟生態設計技術法規應對指南（簡體書）

有各種方法來調整和分析有數據缺失和缺乏的數據集，其中代替和權重是兩種典型的能運用于LCI數據的方法。這些方法在使用難度、代價、需要統計專家、潛在的影響等方面各有不同。在運用這些方法中，我們必須要明確數據補償方法對LCI結果的影響。
（1）代替法。代替能用于調整多種數據缺失情況。簡單地說，代替就是用一個合理的替代值來代替缺失值的過程。有一系列的替代值存在，從經過經驗或邏輯推理得到的特殊值到經過經驗模型產生的預測值都可作為替代。代替包括很多方法，如邏輯替換、演繹推理替代、平均值代替總體情況、隨機值代替總體情況、回歸分析替代等。
以下的代替方法能運用于LCI數據處理，不過清楚地表示輸入數據和解釋運用這些方法的不確定性也是非常重要的。當這些方法進行數據補償時，它們并不能提高數據質量或用更適合的工廠數據來代替那些缺失的數據。在大多數情況下，需要向統計學家咨詢有關方法運用和其不確定性的情況。
1）邏輯替代。邏輯替代是一種代替缺失數據可行的方法，尤其是當我們沒有關于生產過程或某產品中某一部分的數據時這種方法更有效。例如：如果我們沒有某一特定生產線的水排放數據，工廠的其他生產線的數據能作為替代值用于分析。類似的，如果整個工廠的數據缺失，可用相近的工廠數據作為替代。在此過程中，有時需要專家的意見來確定替代值的有效性。
2）演繹推理替代。演繹推理替代是檢查數據來確定缺失的數據值的方法。假如檢查一個特定產品的原材料使用情況，在產品生產過程中會產生副產品和固體廢棄物，假設用了500000kg原材料，其中有40000kg用于產品生產，37000kg成了固體廢棄物。此時運用演繹推理替代法就能得出用于副產品生產的原材料為63000kg。在上面的例子中，需要考慮物質平衡方程式是否能代表這個生產過程。為了使用這種方法，必須要有一些可辨別的數據或過程形式存在。這樣計算出的值才會與真實值相等或相近。
3）平均值替代。平均值替代整體的方法是用已知數據的平均值來代替每個缺失的數據。例如：如果一個數據集包括500個報告值和100個缺失數據。可通過計算500個已知值的平均數來代替100個缺失數據的值。這樣就能使用全部600個值了。不過由于沒有考慮那些缺失數據的變異性，所以在使用這種方法時要特別注意。