कारणात्मक मॉडलिंग विधियों के अनुप्रयोग के संबंध में कुछ सावधानियाँ

संबंधात्मक डेटा पर "कारणात्मक" मॉडलों को फिट करने के परिणामों को शाब्दिक रूप से स्वीकार करने से संदिग्ध मूल्य के निष्कर्षों तक पहुंचा जा सकता है। वैज्ञानिक अनुमान के लंबे समय से स्थापित सिद्धांतों को अभी भी लागू किया जाना चाहिए। विशेष रूप से, उन चर के संभावित प्रभाव पर विचार किया जाना चाहिए जो प्रेक्षित नहीं होते; भले ही चर समय में अलग हों, सहसंबंध और कारणता के बीच प्रसिद्ध अंतर अभी भी प्रासंगिक है; मापी गई चर और उनके सैद्धांतिक समकक्षों के बीच भेद अभी भी मौजूद है; और पश्च विश्लेषण मॉडल की परीक्षा नहीं है। जटिल कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करते समय इन सिद्धांतों की अनदेखी करने का खतरा प्रतीत होता है, हालांकि ये नई विधियाँ सहसंबंधात्मक डेटा के विश्लेषण में कठोरता में बड़ी वृद्धि प्रदान करती हैं।