Zu den vielen möglichen Kritikpunkten an Umfrageergebnissen gehören Verzerrungen durch gefälschte Interviews. Diese Bedenken werden analytisch und empirisch untersucht. Interviewfälschungen sind ein Spezialfall von „Missing-Data-Problemen“ und können daher mit denselben Formeln abgeschätzt werden. Die entsprechenden analytischen Ergebnisse legen für einfache Statistiken nur kleine Verzerrungen nahe. Da solche analytischen Abschätzungen für multivariate Statistiken kaum möglich sind, werden mögliche Verzerrungseffekte mit verschiedenen Methoden empirisch untersucht. Die Ergebnisse einer Untersuchung zur „Qualität“ gefälschter Interviews mit 22 „Interviewern“, die je 10 „Interviews“ durchführten, zeigt zwar u. a. eine größere Konsistenz gefälschter Interviews im Vergleich zu echten Interviews, aber keine größeren Unterschiede zu den echten Daten. Diese Fälschungen hätten sich weder auf die Berechnung univariater Statistiken noch auf multivariate Analysen ausgewirkt, wenn sie 5 %-Bestandteil eines Datensatzes gewesen wären. Schließlich wird mit einigen Simulationen die Robustheit eines Regressionsmodells selbst gegenüber höheren Anteilen von Interviewfälschungen demonstriert. Falls die Abschätzung möglicher Effekte von Interviewfälschungen notwendig erscheint, müssen ähnliche Simulationen in jedem Einzelfall durchgeführt werden.