El análisis de flujo metabólico (MFA) es una herramienta indispensable en la ingeniería metabólica. La variante más simple de MFA se basa en un modelo estequiométrico sobredeterminado del metabolismo celular bajo la suposición de estado pseudo-estacionario para evaluar la distribución del flujo intracelular. A pesar de su larga historia, el problema del error del modelo en MFA sobredeterminado, particularmente las especificaciones incorrectas de la matriz estequiométrica, no ha recibido mucha atención. Evaluamos el rendimiento de pruebas estadísticas de regresiones por mínimos cuadrados lineales, a saber, la Prueba de Especificación de Error de Ecuación de Regresión de Ramsey (RESET), la prueba F y la prueba del multiplicador de Lagrange, en la detección de especificaciones incorrectas del modelo en el MFA sobredeterminado, particularmente reacciones faltantes. Además, propusimos un procedimiento iterativo utilizando la prueba F para corregir dicho problema. Utilizando ovocitos de hámster chino y redes metabólicas aleatorias, demostramos que: (1) una regresión estadísticamente significativa no garantiza una alta precisión de las estimaciones de flujo; (2) la eliminación de una reacción con una magnitud de flujo baja puede causar sesgos desproporcionadamente grandes en las estimaciones de flujo; (3) la prueba F podría detectar eficientemente reacciones faltantes; y (4) el procedimiento iterativo propuesto podría resolver de manera robusta la omisión de reacciones. Nuestro trabajo demostró que el análisis y las pruebas estadísticas podrían utilizarse para evaluar, detectar y resolver sistemáticamente especificaciones incorrectas del modelo en el MFA sobredeterminado.