Faktoripohjainen sijoittaminen on laajasti tutkittu aihe talous- ja rahoitustieteissä, mutta suuri osa tätä aihepiiriä käsittelevistä tutkimusartikkeleista tekee vain assosiaatioihin perustuvia väittämiä, unohtaen kokonaan syy-seuraus-suhteet, jotka ovat olennaisia tieteellisen teorian rakentamisessa. Näissä tutkimuksissa ei määritellä havaittuun ilmiöön liittyvää syy-tekijäverkkoa, eivätkä ne perustu todennettaviin syy-mekanismeihin, vaan rajoittuvat vain korrelaatioiden pohjalta valittuihin malleihin. Lisäksi ei esitetä kokeellisia tutkimuksia, jotka voisivat kumota oletettuja syy-seuraus-suhteita. Ilman syvällistä kausaaliteoriaa tutkimusten tulokset ovat suurella todennäköisyydellä vääriä, koska tutkimuksissa esiintyy liiallista taaksepäin suuntautuvaa sovittamista (backtest overfitting) ja virheellisiä malli-valintoja.

Tässä yhteydessä voidaan erottaa kaksi päätyyppiä vääristä väitteistä: tyyppi A ja tyyppi B. Tyyppi A virheelliset väitteet liittyvät siihen, että mallit esitetään toimivina ilman selkeää kausaaliteoriaa, kun taas tyyppi B väitteet puolestaan perustuvat olemassa olevan datan ja havaintojen väärään tulkintaan. Molemmat virheelliset väittämät estävät faktoripohjaisen sijoittamisen kehityksen ja estävät sen siirtymisen tieteelliseen, eksperimentaaliseen vaiheeseen.

Faktoripohjaisen sijoittamisen nykytilanne on täynnä kausaalista hämmennystä. Nykyiset tutkimukset ja mallit ovat liian usein yksinkertaistettuja, ja ne perustuvat vain yhteyksien ja korrelaatioiden löytämiseen ilman syvällisempää ymmärrystä siitä, miksi nämä yhteydet olemassa ovat. Tämän vuoksi on tärkeää, että tulevaisuuden tutkimuksissa otetaan huomioon kausaaliset mekanismit ja kehitetään teorioita, jotka voivat aidosti ennustaa ja selittää taloudellisia ilmiöitä.

Kausaalisen tiedon integroiminen taloustieteisiin voi johtaa siihen, että faktoripohjaiset sijoitusstrategiat muuttuvat todella tieteellisiksi. Tällöin sijoituspäätösten taustalla on ymmärrys siitä, mitkä tekijät todella vaikuttavat tuottoihin ja mihin suuntaan nämä tekijät voivat liikuttaa markkinoita. Tällaisen tieteellisen lähestymistavan myötä voidaan kehittää uusia malleja, jotka voivat paremmin ennakoida markkinahintojen liikkeitä ja suojautua taloudellisten ilmiöiden haitallisilta vaikutuksilta.

On kuitenkin tärkeää huomata, että kausaalit tutkimukset eivät ole helppoja toteuttaa rahoituksessa, koska taloudelliset ilmiöt eivät ole yhtä kontrolloitavissa kuin luonnontieteiden kokeet. Esimerkiksi ei ole mahdollista simuloida esimerkiksi 2010 vuoden Flash Crash -tilannetta, poistaa tiettyjä kauppiaita markkinoilta ja tarkastella, kaatuvatko markkinahinnat edelleen. Tämä asettaa suuria haasteita kausaalisten mekanismien testaamiselle ja pätevien johtopäätösten tekemiselle.

Vaikka kausaalisuus on avainasemassa oikeanlaisten mallien kehittämisessä, monet nykyiset tutkimukset jäävät kiinni korrelaatioihin ilman, että tutkijat pyrkisivät paljastamaan todellisia syy-seuraus-suhteita. Tämä tarkoittaa, että tutkimusten johtopäätökset saattavat olla tilastollisesti merkittäviä mutta eivät välttämättä vastaa todellista taloudellista dynamiikkaa.

Erityisesti väärien korrelaatioiden ja väärän mallin valinnan vaikutus tulee olemaan ratkaisevan tärkeää tulevaisuuden tutkimuksessa. Nykyiset strategiat, jotka ovat saaneet merkittävää huomiota, voivat olla yksinkertaisesti liiallisen taaksepäin suuntautuvan sovittamisen ja väärien syy-seuraus-mekanismien tuotoksia. Jos faktorit tunnistetaan vain korrelaatioiden perusteella, ilman syvällistä ymmärrystä niiden todellisista vaikutusmekanismeista, sijoittajat voivat olla vaarassa perustaa sijoituspäätöksensä virheellisiin oletuksiin.

Sen vuoksi, jos halutaan edetä kohti tieteellisesti päteviä sijoitusstrategioita, tarvitaan uutta ajattelua ja lähestymistapoja, jotka perustuvat kausaalitutkimuksen perusperiaatteisiin. Tämä sisältää esimerkiksi kokeellisten tutkimusten ja Monte Carlo -simulaatioiden laajemman käytön, joiden avulla voidaan testata oletettuja kausaalisuhteita ja varmistaa, että sijoitusstrategiat perustuvat tieteellisesti järkeviin ja todennettuihin oletuksiin.

Rahoitusmaailma on saanut osakseen paljon innovaatiota ja uusia teorioita, mutta se on yhä liian usein jumissa yksittäisissä havainnoissa ja yksinkertaisissa tilastollisissa suhteissa. Jotta faktoripohjainen sijoittaminen voisi todella kehittyä tieteelliseksi ja systemaattiseksi lähestymistavaksi, on välttämätöntä, että tutkimus ottaa syvällisesti huomioon kausaalisen tiedon ja perustuu tieteellisiin kokeisiin ja falsifioitaviin teorioihin. Ainoastaan silloin voidaan odottaa, että sijoitusstrategiat voivat kehittyä ja kestää ajan testin.

Mikä on instrumenttimuuttujan rooli syy- ja seuraussuhteiden analyysissä?

Instrumenttimuuttuja W on muuttuja, joka muuttaa X:n kollideeraavaksi, estäen siten takaporttien reitin Z:n kautta. Muuttuja W täyttää instrumenttimuuttujan kriteerit suhteessa hoitoon X ja tulokseen Y, jos seuraavat kolme ehtoa ovat voimassa: (i) on olemassa nuoli W → X, (ii) W:n vaikutus Y:hin välittyy kokonaisuudessaan X:n kautta ja (iii) W:n ja Y:n välillä ei ole takaporttireittiä. Ehdot (i) ja (ii) varmistavat, että W voi toimia X:n proxy-muuttujana, kun taas ehto (iii) estää lisäsäädön tarvetta, jotta W:n vaikutus Y:hin voidaan erottaa muista sekaannusfaktoreista. Esimerkiksi kaaviokuvassa 4 esitetään syy-verkko, jossa piilevä muuttuja Z sekoittaa X:n ja Y:n välisen yhteyden. X:n ja Y:n välillä on takaporttireitti (punaisena värjätty reitti Z → X → Y), ja syy-reitti (vihreänä värjätty reitti X → Y). Takaportin kriteerin ensimmäinen ehto ei täyty, koska Z:ta ei voida ehtojen mukaisesti säätää, eikä etuoven kriteerin ensimmäinen ehto täyty, koska ei ole välimuuttuja X:n ja Y:n välillä.

Instrumenttimuuttuja W on ratkaiseva tekijä, sillä sen ja X:n välillä on suora kausaalinen yhteys (nuoli W → X), ja X välittää ainoan kausaalisen reitin W:stä Y:hin (W → X → Y), eikä W:n ja Y:n välillä ole takaporttireittiä. Jos oletetaan, että kaaviokuva 4 esittää lineaarista syy-verkkoa, niin X:n ja Y:n välinen osamäärä (cov½X;Y) antaa virheellisen arvion vaikutuksesta X → Y Z:n sekoittavan vaikutuksen takia. Tällöin instrumenttimuuttujien menetelmä arvioi ensiksi W:n ja Y:n välistä yhteyttä, kuten on esitetty regressiosuoran kulmakertoimessa Y:stä W:hen, rYW = cov½Y;W / cov½W;W. Tämä on kerroin (3) ja (4) kaaviokuvassa 4 esitetyn kausaalisen vaikutuksen tulos. Seuraavaksi arvioidaan kerroin X:n ja W:n välisestä yhteydestä, kuten esitetty regressiosuoran kulmakertoimessa X:stä W:hen, rXW = cov½W;X / cov½W;W. Lopuksi voidaan laskea säädetty (ei-sekoittunut) kerroin vaikutukselle X → Y: rYW - rXW.

Tässä yhteydessä on tärkeää huomata, että instrumenttimuuttujat voivat olla hyödyllisiä vain silloin, kun ne täyttävät kaikki edellä mainitut ehdot. Tämä on yksi tärkeimmistä eroista perinteisen tilastollisen regressioanalyysin ja syy-seuraussuhteiden analyysin välillä. Pelkkä tilastollinen korrelaatio ei riitä syy-seuraussuhteen määrittämiseksi; tarvitaan syy-verkkojen ja kausaalianalyysin menetelmiä, kuten do-laskentaa, jotka antavat syvällisempää ymmärrystä muuttujien välisistä suhteista.

On myös huomattava, että instrumenttimuuttujien menetelmä ei ole täydellinen ratkaisu kaikkiin syy-seurausongelmiin, ja sitä tulee käyttää harkiten. Se on tehokas työkalu silloin, kun takaporttireitit eivät ole ongelma, mutta ei riitä silloin, kun muuttujien välillä on monimutkaisempia vuorovaikutuksia. Instrumenttimuuttujan käyttö perustuu oletukseen, että kaikki syy-yhteydet voidaan selittää tietyllä tavalla, mutta tämä ei aina ole näin yksinkertaista, ja se voi johtaa virheellisiin johtopäätöksiin, jos syy-verkko ei ole täydellisesti mallinnettu.

Lisäksi on hyvä huomioida, että syy-verkkojen ymmärtäminen ei ole pelkästään akateeminen haaste; se on erittäin tärkeää myös käytännön sovelluksissa, kuten talouspolitiikassa ja yritysstrategiassa. Kun otetaan käyttöön syy-seuraussuhteiden analyysimenetelmiä, kuten instrumenttimuuttujia, on tärkeää pitää mielessä, että kaikki muuttujat voivat olla joko syitä, seurauksia tai molempia, ja tämä vuorovaikutus on otettava huomioon. Tämä näkökulma eroaa merkittävästi perinteisistä tilastollisista malleista, jotka usein vain yhdistävät muuttujat tilastollisesti ilman syy-yhteyksien syvällistä tarkastelua.

Miksi ekonomistit usein sekoittavat assosiaation ja kausaliteetin?

Eräs lähestymistavan heikkous on se, ettei se pysty vastaamaan interventio-kysymyksiin, minkä vuoksi se on harvoin hyödyllinen teorioiden rakentamisessa. Toinen heikkous liittyy siihen, että se on ristiriidassa pienimmän neliösumman mallin kausaalisen merkityksen kanssa (kts. luku 5.1). Toinen lähestymistapa, joka tunnetaan nimellä eksplisiittinen eksogeenisuus, olettaa, että ε edustaa kaikkia Y:n syitä, jotka eivät ole korreloituneita X:n kanssa. Tässä tapauksessa eksogeenisuus perustuu kausaaliseen argumenttiin eikä assosiaation määritelmään. Kun X on satunnaisesti määritelty, kuten satunnaistetussa kontrolloidussa kokeessa (RCT) tai luonnollisessa kokeessa, eksogeenisuus seuraa kokeen suunnittelusta. Kuitenkin puhtaasti havainnoivissa tutkimuksissa tämän oletuksen pätevyys on riippuvainen siitä, että malli on määritelty oikein. Tämän toisen lähestymistavan mukaan E½Y | do[X] = Xβ, ja β:llä on kausaalinen tulkinta, joka vastaa Y:n odotettavaa arvoa, kun X:n arvo asetetaan interventiolla. Tarkemmin sanottuna, β = ∂E½Y | do[X] / ∂X.

Oikean mallin määrittelyn puolustaminen edellyttää kausaalisen kaavion tunnistamista, joka on yhteensopiva havaintoaineiston kanssa. Ilman tätä tietoa β menettää kausaalisen merkityksensä ja palautuu yksinkertaisempaan assosiaatiotulkintaan, joka on riittämätön teorioiden rakentamisessa ja ristiriidassa pienimmän neliösumman kausaalisen merkityksen kanssa. Ceteris paribus -oletus, joka on hyvin suosittu taloustieteilijöiden keskuudessa, on linjassa estimoidun β:n kausaalisen tulkinnan kanssa, jolloin malli simuloi kontrolloitua kokeilua.

Haavelmo (1944) oli yksi ensimmäisistä, joka väitti, että useimmat taloustieteilijät tarkoittavat kausaliteettia, kun he käyttävät arvioitua β:tä. Melkein 80 vuotta myöhemmin useimmat ekonometriaa käsittelevät oppikirjat opettavat edelleen assosiaatiotulkintaa arvioidulle β:lle, joka on ristiriidassa taloustieteilijöiden tulkinnan ja käytön kanssa. Tämän seurauksena taloustieteilijöille opetetaan arvioimaan β:tä ikään kuin se olisi assosiaatiokäsite, ilman huomiota kausaalisen löydön tai do-laskennan merkitykselle, mutta samalla he tulkitsevat ja käyttävät arvioitua β:tä ikään kuin se olisi kausaalinen käsite, mikä johtaa virheellisiin väittämiin.

Grangerin kausaalisuus on esimerkki tilanteesta, jossa taloustieteilijät usein sekoittavat assosiaation kausaliteettiin. Granger (1969, 1980) ehdotti ekonometriaa koskevan testin (lineaarinen) kausaalisuuden arvioimiseksi seuraavan yhtälön pohjalta:

Yt=β0+∑i=1IβiXt−i+∑j=1JγjYt−j+ϵtY_t = \beta_0 + \sum_{i=1}^I \beta_i X_{t-i} + \sum_{j=1}^J \gamma_j Y_{t-j} + \epsilon_t

Grangerin mukaan X aiheuttaa Y:n, jos ja vain jos ainakin yksi estimointikertoimista βi\beta_i on tilastollisesti merkitsevä. Tämä lähestymistapa laajeni myöhemmin monimuotoisiin järjestelmiin, kuten vektoriautoregressio-malliin (VAR), joka on laajasti käytetty. Grangerin kausaalisuuden käsite on kuitenkin harhaanjohtava. Tämä hämmentävä tilanne johtuu siitä, että Granger yritti määritellä kausaalisuuden peräkkäisten assosiaatioiden kautta (yhteisjakautuman ominaisuus), vaikka peräkkäisyys on kausaalisuuden tarpeellinen, mutta ei riittävä ehto. Assosiaatio ilman interventiota ei voi todistaa kausaalisuutta, sillä kausaalisuus vaatii joko interventio- tai luonnollisen kokeen (kts. luku 4.1 ja 4.2), tai simuloidun intervention, joka perustuu löydettyyn tai oletettuun kausaalikaavioon (kts. luku 4.3).

Grangerin kausaalisuus voi kuitenkin olla hyödyllinen työkalu, kun halutaan arvioida kausaalivirran suuntaa kahden ei-sekoittuneen muuttujan välillä (ei kausaalisen vuorovaikutuksen olemassaoloa). Kuitenkin kausaalin löytämisen kenttä on kehittynyt huomattavasti ja tarjoaa monimutkaisempia menetelmiä tähän tarkoitukseen (kts. Peters et al. 2017, luku 4).

Taloudelliset tutkijat ovat yrittäneet tuoda kausaalisuuden käsitteet omaan tutkimusalueeseensa, vaikka vastustusta on ollut runsaasti. Esimerkiksi instrumenttimuuttujamenetelmä (IV), jonka taloustieteilijä P.G. Wright ehdotti vuonna 1928, on edelleen keskeinen taloustieteessä. Haavelmon (1944) artikkelissa käsitelty β:n merkitys on edelleen huomattavasti sivuutettu, ja tämä asia on monille taloustieteilijöille epäselvä. Taloudelliset tutkijat, kuten Joshua Angrist ja Guido Imbens, saivat vuonna 2021 Nobel-palkinnon luonnollisten kokeiden avulla tehtyjen kausaalisuhteiden analysointiin.

Taloudelliset tutkijat ovat, toisin kuin monet sijoitusalan asiantuntijat, pyrkineet viime aikoina parantamaan empiiristen tutkimusten luotettavuutta suunnittelemalla interventiotutkimuksia ja luonnollisia kokeita. Kuitenkin varallisuuden hinnoittelun alalla kausaalinen ajattelu on edelleen vähäistä, mikä on valitettavaa, sillä ilman kunnollista kausaalitutkimusta, faktorisijoittaminen on jäänyt vahvaksi epätarkkuuden ja väärinymmärryksen alueeksi.

Miksi on tärkeää erottaa vaihe (1) ja vaihe (2) kausaalianalyysissä?

Kaikki kausaalianalyysit eivät ole samanlaisia. Erityisesti vaiheiden (1) ja (2) erottaminen on keskeistä, sillä ne tarjoavat täysin eri roolit kausaalianalyysissä. Vaiheessa (1) etsitään kausaalinen verkko, joka parhaiten selittää ilmiön kokonaisuudessaan, ottaen huomioon havainnot ja kaiken ylimääräisen statistiikan ulkopuolisen tiedon. Tämä vaihe perustuu kausaalisuhteiden kartoitukseen ja on keskeinen, koska se luo pohjan kaikelle myöhemmälle analyysille. Vaiheessa (2) puolestaan, kun kausaalinen verkko on jo löytynyt, keskitytään yksittäisen kausaalivaikutuksen arvioimiseen. Tällöin tärkeintä on valita tekijämalli, joka parhaiten poistaa mahdolliset vinoutumat kausaalivaikutusten arvioinnissa, ei pelkästään se, mikä ennustaa Y:n parhaiten.

Kausaalimallin oikea määrittely ei ole se, joka ennustaa parhaiten, vaan se, joka poistaa vinoutumat niin, että se vastaa kausaaliverkkoa ja sen sisältämiä kausaalipolkuja. Mallin määrittely, joka valitaan sen ennustavien ominaisuuksien perusteella, voi johtaa siihen, että kausaalivaikutusten arvioinnissa esiintyy vinoutumia. Esimerkiksi tutkija saattaa saavuttaa paremman selityksen voiman yhdistämällä useita Y:n syitä, mutta samalla voi tapahtua vinoutumia monien parametrien arvioinnissa, jos mallissa esiintyy multikollineaarisuutta tai jos se hallitsee liikaa kollidoria.

On realistista löytää kausaalisia rakenteita, joissa mallin määrittelyn hakeminen johtaa vääriin positiivisiin tuloksiin, ja huonosti määriteltyjen mallien seurauksena kausaaliset vaikutukset saatetaan väärin määritellä tai vääristää. Tällöin voi olla houkuttelevaa käyttää monimutkaisempia kausaalisia rakenteita, mutta tämä voi johtaa juuri siihen, mitä pitäisi välttää: vääriin tulkintoihin.

Tällaisen väärän kausaalisen tulkinnan riski voi liittyä myös kahteen mahdolliseen vastaväitteeseen. Ensimmäinen on se, että tutkija haluaa yhdistää useita Y:n syitä yrittäessään mallintaa vuorovaikutusvaikutuksen. Tämä on kuitenkin vaihe (2) analyysi, joka tulisi oikeuttaa kausaaliverkon avulla, joka on johdettu vaiheessa (1). Tällöin kausaaliverkosta pitäisi käydä ilmi, että kokonaisvaikutus sisältää useita erikseen havaittuja muuttujia, joita tulisi mallintaa yhdessä. Toinen mahdollinen väite on, että tutkija haluaa osoittaa, etteivät kaksi syytä ole keskenään päällekkäisiä (monitekijäinen selitys, kuten Fama ja French 1996). Tällöin on kuitenkin olemassa kehittyneempiä työkaluja, kuten keskinäinen informaatiota tai tiedon vaihteluanalyysi, jotka voivat paremmin käsitellä tätä tilannetta.

On tärkeää huomata, että vaikka mallin määrittelyyn liittyvä haku voi tuoda esiin monia tilastollisia testejä, se ei ole sama asia kuin moninkertaisten testien korjaus. Mallin määrittelyhakeminen liittyy nimenomaan kausaalisuhteiden oikeaan mallintamiseen, eikä siihen, kuinka monta koetta on suoritettu selitystehokkuuden parantamiseksi. Tämän vuoksi mallin määrittelyhakeminen tuo esiin erityisen virheellisen lähestymistavan, joka on erotettava p-hakkeroinnista. Tämä virheellinen lähestymistapa johtaa määrittelyvinoutumaan, ei valintavinoutumaan. Jos sijoittaja on kiinnostunut ennustavasta voimasta, heidän tulisi sen sijaan soveltaa koneoppimismalleja, jotka mallintavat assosiaatioita, eivät kausaalisuhteita.

Aikaisemmin mainittujen virheiden lisäksi aikarivianalyyseissä voi syntyä virheellisiä kausaalisuhteiden tulkintoja erityisesti silloin, kun kaksi muuttujaa vaikuttavat toisiinsa, mutta niiden aikarivit eivät ole vakaita. Tällöin niiden välinen yhteys saattaa olla pelkkä satunnainen korrelaatio, joka ei perustu aitoon kausaalisuhteeseen. Aikarivianalyysissä onkin tärkeää tunnistaa aikarivien staattisuus ja ottaa huomioon niiden aikalliset ominaisuudet, kuten autokorreloituminen tai pitkät liukuvat keskiarvot. Erityisesti yksikköjuuri- ja cointegrointianalyysit voivat auttaa arvioimaan residuaalien jakautumista, mutta ne eivät yksinään riitä estämään tyypin B virheiden syntyä.

Kausaalisten mallien määrittelyssä virheitä voi esiintyä, mikäli mallia ei ole määritelty oikein. Tällöin suuri osa virheistä voi tulla esiin vain, jos analyysiä ei tehdä kausaalisen analyysin kautta. Kuten aikaisemmin mainittiin, on tärkeää ymmärtää, että vaikka havaintoihin perustuvat tilastolliset mallit saattavat olla akateemisesti tiukkoja, ne voivat olla silti alttiita vääristymille, mikäli kausaalinen rakenne ei ole kunnolla määritelty.

Kaikissa kausaalianalyyseissä on tärkeää noudattaa tarkkaa mallinnusprosessia ja varmistaa, että jokaista vaihetta käsitellään erikseen. Kausaalin mallin määrittely ei saisi tapahtua sen perusteella, mikä parhaiten ennustaa muuttujan Y käyttäytymistä, vaan sen perusteella, mikä parhaiten vastaa kausaaliverkon kausaalivaikutuksia ja poistaa mahdolliset vinoutumat.

Miten väärät positiivit voivat vaikuttaa эконометрisiin analyysiin ja что можно сделать для их предотвращения?

Kun tutkimuksessa käytetään ekonometrisiä malleja, erityisesti regressioanalyysejä, suuri osa analyysin onnistumisesta riippuu siitä, kuinka hyvin pystytään estämään niin sanottuja "väärien positiivien" (false positives) esiintyminen. Väärä positiivi tarkoittaa tilannetta, jossa mallin tulos osoittaa tilastollisesti merkittävän vaikutuksen siellä, missä sitä ei oikeasti ole. Tällaiset virheet voivat johtua monista tekijöistä, mutta erityisesti sekaantuneet muuttujat, kuten konfounderit tai mediattorit, voivat johtaa harhaanjohtaviin johtopäätöksiin.

Esimerkki tästä voi olla tilanne, jossa tutkitaan muuttujan X vaikutusta muuttujaan Y, mutta analyysi ei ota huomioon mahdollisesti vaikuttavia piilotekijöitä, kuten Z. Tällöin malli voi virheellisesti osoittaa, että X vaikuttaa Y:hen, vaikka todellisuudessa tämä yhteys on täysin seurausta Z:stä. Tämä on yleinen ongelma regressiomalleissa, joissa mukana on useita muuttujia, ja se voi olla erityisen vaikeaa havaita, koska mallit voivat tarjota tilastollisesti merkitseviä tuloksia ilman, että todellista syy-yhteyttä on olemassa.

Yksi tapa havainnoida tällaisia virheitä on suorittaa regressioanalyysi kahdella eri mallilla. Ensimmäinen malli voisi käyttää vain muuttujaa X selittävänä muuttujana, ja toinen malli voisi sisältää sekä muuttujan X että mahdollisen sekaantuvan muuttujan Z. Jos ensimmäisessä mallissa saadaan tilastollisesti merkitsevä yhteys X:n ja Y:n välillä, mutta toisessa mallissa tätä yhteyttä ei enää havaita, voi olla kyseessä väärä positiivi, joka johtuu siitä, että Z:n vaikutus on piilottanut todellisen yhteyden.

Tässä kontekstissa on tärkeää huomata, että vaikka regressioanalyysi tarjoaa tilastollisesti merkittäviä tuloksia, tämä ei aina tarkoita, että löydetyt yhteydet ovat oikeasti syy-seuraussuhteita. Erityisesti silloin, kun analyysissä ei ole otettu huomioon kaikkia mahdollisia konfoundereita ja mediattoreita, mallit voivat helposti antaa virheellisiä tuloksia. Tämä korostaa tarvetta huolelliseen mallinvalintaan ja muuttujien valvontaan.

Näin ollen yksi keskeinen askel väärien positiivien estämisessä on varmistaa, että analyysissä huomioidaan kaikki mahdolliset sekaantuvat muuttujat ja että mallit ovat riittävän monimutkaisia vastaamaan todellisuutta. Toinen ratkaisu voi olla niin sanottu "sääntöjen" käyttö, kuten moninkertaisen testauksen korjaaminen (esimerkiksi Benjamini-Hochbergin menetelmällä), joka auttaa hallitsemaan virheiden määrää useiden testien yhteydessä.

Erittäin tärkeää on myös ymmärtää, että ei riitä, että malli vain antaa tilastollisesti merkitsevän tuloksen. On arvioitava myös, kuinka realistisia ja luotettavia nämä tulokset ovat tutkimuksen kontekstissa. Väärien positiivien välttäminen ei ole vain tekninen kysymys, vaan myös tutkimusetiikkaa, koska se voi vaikuttaa tutkimuksen luotettavuuteen ja yleistettävyyteen.

Tämän lisäksi on tärkeää muistaa, että vaikka regressioanalyysit ja muut tilastolliset menetelmät ovat tehokkaita työkaluja, ne eivät ole ongelmattomia. Erityisesti sekaantuvat muuttujat voivat olla vaikeasti havaittavissa ja korjattavissa, mikä tekee virheellisten tulosten korjaamisesta haastavaa. Tästä syystä on olennaista yhdistää tilastollinen analyysi huolelliseen teoreettiseen pohdintaan ja kontekstin ymmärtämiseen.