El análisis de tablas de contingencia se utiliza ampliamente en muchas disciplinas, siendo el principal inter ́es la determinación de posibles asociaciones entre dos variables categóricas. Una de las pruebas más utilizadas para este fin es la prueba de independencia basada en el estad ́ıstico χ2. Con frecuencia, los investigadores enfrentan situaciones en las que una de las dos variables (o, en el peor de los casos, ambas) es parcialmente observada (es decir, presenta algunos valores faltantes). Por lo general, el procedimiento en estos casos es excluir de los anáisis aquellas observaciones (i.e., sujetos) en los que por lo menos para una de las variables no se tiene información. En esta nota analizamos el efecto de no considerar observaciones parcialmente observadas en la prueba cuando ajustamos modelos loglineales, concentr ́andonos principalmente en la prueba de independencia χ2. The analysis of contingency tables is widely used in many areas, being its main interest to determine any potential associations between two categorical variables. To disclose these associations, it is common to use a test of independence based on the χ2 statistic. However, it is often the case that researchers face situations in which at least one of the variables is partially observed. In general, to perform the χ2 test, the procedure has been to exclude observations with incomplete information. In this cautionary note, we analyze the effect of not considering partially-missing information on the χ2 test of independence when loglinear models are fitted to the data, focusing our attention on the test of independence.