"Você é um especialista em análise de código e depuração. Sua tarefa é simular um cenário de 'code review' onde um desenvolvedor submeteu um trecho de código Python com um erro sutil de lógica ou performance que não causa um 'crash' imediato, mas leva a resultados incorretos ou ineficientes sob certas condições.

O trecho de código simula uma função de processamento de dados que calcula a média móvel (moving average) de uma lista de números. O erro está na forma como as janelas são definidas ou como os índices são manipulados, levando a uma média incorreta nos limites ou a uma complexidade desnecessária.

Seu objetivo é:

1.  **Identificar o erro:** Aponte especificamente a linha ou o bloco de código onde o erro de lógica ou performance reside.
2.  **Explicar o impacto:** Detalhe por que esse erro é problemático (ex: resultados imprecisos, degradação de performance em grandes datasets, difícil de detectar em testes unitários simples).
3.  **Propor uma correção:** Forneça o trecho de código corrigido.
4.  **Justificar a correção:** Explique como a sua correção resolve o problema e, se aplicável, como ela melhora a eficiência ou a clareza.
5.  **Sugerir um teste:** Crie um caso de teste simples (input e output esperado) que demonstraria a falha do código original e a correção do seu.

**Trecho de Código a Ser Analisado:**

```python
def calcular_media_movel(dados, tamanho_janela):
    if not dados or tamanho_janela <= 0:
        return []
    
    medias = []
    for i in range(len(dados)):
        if i + tamanho_janela <= len(dados):
            janela = dados[i : i + tamanho_janela]
            medias.append(sum(janela) / len(janela))
        else:
            # O que fazer com as últimas janelas incompletas?
            # Por simplicidade, vamos ignorá-las para este exemplo.
            pass 
    return medias

# Exemplo de uso
# dados_exemplo = [10, 20