Det är inte sällan författaren säger sig ha tagit hänsyn till rökvanor i analysen, men om till exempel rökvanorna klassificeras lite fel eller de statistiska modeller som används (exempelvis poissoneller logistisk regression) inte helt korrekt beskriver sambanden, kan skillnader i risk fortfarande bero på skillnader i rökvanor. Det vi vill veta är något om riskens storlek, och eftersom risken ofta beror inte bara på den enskilda faktorn utan på i vilken omgivning den finns krävs studier under sådana förhållanden. Görs sedan en fall-kontrollstudie där man studerar hur stor andel av patienterna som dricker detta kaffe finns troligen ett positivt samband. Många välkända observationsstudier bygger på hälsokontroller av personer vid ett visst tillfälle, som Framinghamstudien och 1913 års män. Vid multivariata metoder, där man samtidigt tar hänsyn till en rad störfaktorer, kan indelning av grupper, val av modell, val av antal faktorer som man tar hänsyn till etc ha betydelse, särskilt om överrisker eller signifikanser är måttligt stora. Experiment: Leder eliminering av faktorn till att förekomsten av sjukdom minskar talar det för ett orsakssamband. Eftersom det inte sker en randomisering av personer till den exponerade gruppen respektive kontrollgruppen kan dessa grupper skilja sig på andra sätt än genom den faktor som ska studeras. En annan uppdelning som är vanlig är den mellan kvantitativa och kvalitativa studier. Det som ofta inte framgår i artikeln är att materialet ofta analyserats på en rad olika sätt, och man väljer att presentera ett av dem. Om felet är olika mellan grupperna kan bias uppstå. Analogi: Eftersom vi vet att röda hund respektive Neurosedyn (talidomid) kan orsaka fosterskador har vi lättare att acceptera att även andra virus eller läkemedel kan orsaka fosterskador. Eftersom fallen i registren baseras på anmälningar blir risken inte bara beroende på sambandet mellan exponeringen och sjukdomen utan också på rapporteringsbenägenhet. Studiens interna validitet Negativ studie: Undersökning som visar att det inte föreligger ett samband mellan en faktor och en sjukdom. Koherens: Stämmer fynden med sjukdomens naturalhistoria? Samma sak gäller betydelsen av störfaktorer och andra typer av bias. Det går till exempel aldrig att göra en studie av rökningens skadliga effekter hos människa genom att låta en slumpmässigt utvald grupp röka från 15 till 55 års ålder och en annan grupp bara röka från 35 års ålder. Några tumregler Presenteras många jämförelser i en artikel och någon är statistiskt signifikant kan det bero på slumpen ändå.