هدفتْ الدّراسة الحاليّة إلى تحديد أكفأ طرق التّعويض عن البيانات المفقودة، وذلك من خلال مقارنة طريقة التّعويض بآخر قيمةٍ ملاحظة، وطريقة هوت دك لتقدير البيانات المفقودة؛ ولتحقيق هدف الدّراسة تمّ استخدام المحاكاة لتوليد أرقام عشوائيّة بأحجام عيّنات مختلفة (30، 60، 90)، حيث تمّ بناء نموذج محاكاة لأسلوب تحليل التّباين الأحادي (في حالة تساوي أحجام العيّنات بين المجموعات، وفي حالة عدم تساوي أحجام العيّنات بين المجموعات) وتتوافر فيه الافتراضات الخاصة بأسلوب تحليل التّباين الأحادي. وتمّ حساب القوة الإحصائية للنّموذج التام للحالات المذكورة. ثمّ تمّ عمل فقد لهذه البيانات بنسب فقدٍ بلغت ( (15%، و(25%)، و( 40%)، على التّوالي وفق آليّة الفقد (MCAR)، وتحت نمط فقد (النّمط العام). وبعد ذلك تمّ تقدير القيم المفقودة باستخدام طريقتي التّعويض. ثمّ إجراء اختبار تحليل التّباين الأحادي للنماذج المقدّرة، وحساب القوة الإحصائية لتلك النّماذج للحالات المذكورة، ثمّ تتمّ المفاضلة بين طريقتي التّعويض بآخر قيمةٍ ملاحظة وهوت دوك لتقدير البيانات المفقودة، وذلك من خلال مقارنة القوة الإحصائيّة لتلك النّماذج المقدّرة بقوة النّموذج الإحصائي التام. وأظهرت نتائج الدّراسة أنّ طريقة التّعويض بآخر قيمةٍ ملاحظة (LOCF) أكفأ من طريقة هوت دك (HOT DECK) بجميع حالات نسب الفقد وأحجام العيّنات المختلفة، إذ تعطي طريقة (LOCF) قيما تقديرية تؤدّي إلى نتائج أقرب إلى النّموذج التام وفقا لمعيار قوة الاختبار الإحصائي للنّموذج.