ความเสี่ยงที่สามัญที่สุดต่อความสมเหตุสมผลชนิดนี้ คือ

กำลังทางสถิติไม่พอ

กำลังทางสถิติ (Statistical power) เป็นความน่าจะเป็นที่การทดลองจะสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่าง (คือสมมติฐานว่าตัวแปรอิสระที่ทดลองไม่มีผลต่อตัวแปรตาม) เมื่อมันไม่จริง (คือปฏิเสธความผิดพลาดชนิดที่ 2)ดังนั้น การทดลองที่มีกำลังทางสถิติต่ำ จะมีโอกาสสูงกว่าที่จะยอมรับสมมติฐานว่างโดยไม่เป็นจริงซึ่งเป็นความผิดพลาดชนิดที่ 2 แล้วสรุปว่าไม่มีผลแม้ว่าความจริงจะมี (คือมีความแปรปรวนร่วมเกี่ยวระหว่างเหตุกับผลจริง ๆ)เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อขนาดตัวอย่าง (sample size) ของงานน้อยเกินไปเทียบกับปัจจัยอย่างอื่น ๆ (เช่นมีผลต่างที่น้อย มีความแตกต่างกันมากในระหว่างกลุ่มประชากร มีการวัดที่เชื่อถือไม่ได้)

การฝ่าฝืนข้อสมมุติของการทดสอบทางสถิติ

การทดสอบทางสถิติโดยมาก (โดยเฉพาะสถิติเชิงอนุมาน) มักจะมีข้อสมมุติเกี่ยวกับข้อมูล ที่ทำให้การวิเคราะห์ทางสถิติสมควรในการตรวจสอบสมมติฐานการฝ่าฝืนข้อสมมุติเหล่านั้น (คือข้อมูลที่ได้ทำให้ไม่สมควรจะใช้วิธีการทางสถิตินั้น) อาจจะนำไปสู่การอนุมานเชิงสถิติที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างเหตุกับผลซึ่งขึ้นอยู่กับความทนทาน (robustness) ของการทดสอบทางสถิติว่าจะไวต่อการฝ่าฝืนข้อสมมุติเท่าไรดังนั้น การฝ่าฝืนข้อสมมุติของการทดสอบทางสถิติ อาจจะทำให้มีโอกาสมากขึ้นในการเกิดความผิดพลาดชนิดที่ 1 และ 2

ปัญหาความผิดพลาดคลาดเคลื่อน

การทดสอบสมมติฐานแต่ละอย่างจะเสี่ยงต่อความผิดพลาดชนิดที่ 1 ในอัตราที่แน่นอน ที่เรียกว่าอัตราความผิดพลาดคลาดเคลื่อน (error rate)ถ้านักวิจัยสืบหาในข้อมูลโดยทดสอบสมมติฐานต่าง ๆ หลายอย่างเพื่อที่จะหาผลต่างที่มีนัยสำคัญก็จะทำให้อัตราความผิดพลาดคลาดเคลื่อนสูงขึ้นนักวิจัยยิ่งหาผลต่างโดยวิธีนี้เท่าไร โอกาสที่จะได้ความผิดพลาดชนิดที่ 1 และการอนุมานผิด ๆ ว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์ ก็จะมีมากขึ้นเท่านั้น

การวัดที่ไม่น่าเชื่อถือ

ถ้าวัดตัวแปรต่าง ๆ โดยวิธีที่ไม่น่าเชื่อถือ (คือ การวัดผิดพลาดสูง) ก็อาจจะนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิด ๆ

การจำกัดพิสัย

การจำกัดพิสัย ไม่ว่าจะเป็นแบบพื้นหรือเพดาน (คือจัดค่าที่สูงเกินขีดหรือต่ำเกินขีดให้เป็นค่าวัดเดียวกันทั้งหมด) หรือที่เกิดจากอคติที่เกิดจากการเลือกตัวอย่าง (selection bias) จะลดกำลังของการทดลองและเพิ่มโอกาสให้เกิดความผิดพลาดชนิดที่ 2 มากขึ้น[5]ซึ่งเป็นเพราะว่า ระดับสหสัมพันธ์จะอ่อนลงเพราะค่าความต่างลดลง

ความต่าง ๆ กันของตัวอย่าง

ความต่าง ๆ กันในระดับที่สูงขึ้นของผู้ร่วมการทดลองอาจจะมีผลต่อการตีความผลที่ได้โดยเพิ่มความแปรปรวน (variance) ของผล หรือซ่อนความสัมพันธ์จริง

ความเสี่ยงต่อความสมเหตุสมผลภายใน

ปัจจัยเสี่ยงต่าง ๆ ที่มีผลต่อความสมเหตุสมผลภายใน (internal validity) ของงานวิจัยอาจจะทำให้ได้ผลที่มีอคติ และมีผลต่อความสมเหตุผลเชิงสถิติของข้อสรุปปัจจัยเสี่ยงเช่น วิธีการรักษาบำบัดที่เชื่อถือไม่ได้ (คือไม่สม่ำเสมอไม่มีมาตรฐาน) หรือความล้มเหลวในการควบคุมตัวแปรอื่น ๆ ที่ไม่ได้เป็นประเด็นการทดลอง (extraneous variable)