W badaniach obserwacyjnych utrzymują się znaczne czynniki zakłócające nawet po zastosowaniu szeroko zakrojonych środków kontrolnych. Eksperymenty pokazują, że w prostych regresjach wpływ rówieśników jest zawyżony o 300%, pomimo uwzględnienia danych demograficznych. Wpływ statusu dziadków wzrasta czterokrotnie wraz z gorszą jakością kontroli lub błędem pomiaru. Wyniki poligeniczne nie kontrolują w wystarczającym stopniu czynników zakłócających o podłożu genetycznym ze względu na ogromny błąd pomiaru. Przyjęcia na Harvard są dyskryminujące: osoby czarnoskóre o przeciętnych wynikach w nauce są przyjmowane zamiast osób rasy białej i azjatyckiej z najwyższego decyla. Kontrola wyników w nauce pogłębia różnice rasowe w przyjęciach na Harvard, co dowodzi, że dyskryminacja jest zbyt duża, by można ją było przypisać czynnikom zakłócającym. Różnice w wyrokach karnych w 88% wynikają z czynników zakłócających o podłożu prawnym, a pozostała część to prawdopodobnie resztkowe odchylenie. Różnica w wynagrodzeniach kobiet i mężczyzn zmniejsza się do 1% po uwzględnieniu kontroli, co można w pełni wyjaśnić resztkowymi czynnikami zakłócającymi. Palenie przez matkę przyczynowo zmniejsza masę urodzeniową, ale nie wpływa na IQ, ADHD ani niepełnosprawność intelektualną po uwzględnieniu rodzeństwa. Genetyka zakłóca przekazywanie statusu społecznego poza statusem ekonomiczno-społecznym rodziców poprzez zdolności poznawcze. Pominięte zmienne i błąd pomiaru sprawiają, że wnioskowanie przyczynowe na podstawie regresji jest niewiarygodne. Potrzebne są projekty quasi-eksperymentalne, aby poradzić sobie z niezmierzoną zmienną zakłócającą. Resztki po uwzględnieniu zmiennych kontrolnych rzadko dowodzą dyskryminacji, z wyjątkiem mało prawdopodobnych przypadków o dużej skali, takich jak Harvard. Kontrolowanie zmiennych pośredniczących, takich jak zawód, zaniża szacunki dotyczące dyskryminacji. Dane ze szwedzkiego rejestru pokazują, że zdolności poznawcze rodziców zakłócają wpływ dziadków. Efekty reklam cyfrowych zanikają w eksperymentach w porównaniu z regresjami obserwacyjnymi. Efekty wielkości klasy są niezgodne między dopasowaniem skłonności a eksperymentami. Wyniki planów zdrowotnych są obciążone błędem wynikającym z nierandomowego doboru pomimo korekt.