L’économètre pose des questions causales auxquelles il répond généralement en confrontant des modèles sophistiqués à des données observationnelles. Il existe malheureusement des biais d’estimation inhérents à cette approche. Par exemple, un effet de sélection dans l’étude de programmes pilotes d’économie d’énergie auxquels participent surtout des ménages motivés, un effet d’aubaine dans les études sur le soutien d’entreprises qui n’avaient pas besoin d’être aidées, ou un biais de variable omise dans l’étude du « rendement de l’éducation » sans pouvoir contrôler des aptitudes non-observables des diplômé/e/s. Les études randomisées-contrôlées ne sont pas non-plus exemptes de biais (attrition, effet Hawthorne, validité externe faible, biais de stratification, etc.).