Manglende fiskefangstdata er et almindeligt problem i fiskeriforvaltningen, da det kan være svært at få nøjagtige og fuldstændige optegnelser over alle fisk fanget af erhvervs- og fritidsfiskere. Dette kan føre til skævheder i bestandsvurderinger, som bruges til at bestemme fiskebestandenes sundhed og fastsætte fangstgrænser.
For at løse dette problem brugte forskerne en teknik kaldet "multiple imputation" til at estimere manglende fangstdata. Multipel imputation involverer at skabe flere plausible datasæt ved at udfylde de manglende værdier med forskellige tilfældigt genererede tal. Disse datasæt bruges derefter til at udføre flere bestandsvurderinger, og resultaterne kombineres for at producere endelige skøn over fiskeoverflod og bestandsstatus.
Forskerne fandt ud af, at multipel imputation producerede pålidelige skøn over fiskeoverflod og bestandsstatus, selv når en stor del af fangstdataene manglede. Dette tyder på, at manglende fangstdata måske ikke er så stort et problem som tidligere antaget, og at statistiske metoder kan bruges til at overvinde dette problem i bestandsvurderinger og fiskeriforvaltning.
Forskerne fandt også ud af, at nøjagtigheden af de imputerede fangstdata blev forbedret, når de brugte en række forskellige datakilder, såsom kommercielle fangstregistreringer, rekreative fangstundersøgelser og videnskabelige forskningsdata. Dette tyder på, at brug af flere datakilder kan bidrage til at reducere bias og usikkerheden forbundet med manglende fangstdata.
Samlet set tyder undersøgelsens resultater på, at manglende fiskefangstdata ikke nødvendigvis er et problem for bestandsvurderinger og fiskeriforvaltning, forudsat at der anvendes passende statistiske metoder til at imputere de manglende data. Dette kan føre til mere nøjagtige og pålidelige bestandsvurderinger og i sidste ende til mere bæredygtig fiskeriforvaltningspraksis.