在应对关键比值法中的数据不确定性和不完整性时，可以采取以下方法：
多渠道数据收集：通过多渠道收集数据，包括调研、问卷调查、访谈等方式，以获取更全面的数据。同时，可以通过与供应商、客户、竞争对手等进行沟通，获取第一手信息。
数据验证和核实：对收集到的数据进行验证和核实，确保其准确性和可靠性。可以通过与相关部门、专业机构进行对比和确认，以及与历史数据进行比较，找出数据中的潜在问题。
数据分析和模型建立：对收集到的数据进行分析和挖掘，建立合适的模型来衡量关键比值。可以使用统计分析方法、回归分析等工具，对数据进行深入分析，找出其中的规律和趋势。
敏感性分析：针对关键比值中的不确定性和不完整性，可以进行敏感性分析，通过对关键变量进行多次模拟和调整，评估其对关键比值的影响。这样可以在不同的数据情景下，对关键比值进行评估和预测。
引入专家意见：在数据不确定性和不完整性较高的情况下，可以引入专家的意见和判断。专家可以基于其经验和知识，对数据进行修正和补充，提供更准确的估计和预测。
建立风险管理机制：在面对关键比值的数据不确定性和不完整性时，建立风险管理机制是非常重要的。可以建立风险评估和控制的流程，制定相应的风险应对策略，以最大程度地降低不确定性和不完整性带来的风险。
综上所述，应对关键比值法中的数据不确定性和不完整性，可以通过多渠道数据收集、数据验证和核实、数据分析和模型建立、敏感性分析、引入专家意见以及建立风险管理机制等方法来提高数据的准确性和可靠性。这样可以为管理者提供更可靠的数据支持，帮助其做出更准确的决策。