他の被験者の因果効果に関係なく、ジョーの因果効果は、新薬を服用していなかった場合の血圧に比べて血圧が低いこと、となる。
被験者を増やしてみる。
因果効果は、すべての被験者で異なっているが、因果効果がマイナスであることから、新薬はジョー、メリー、ボブに「有効」であるといえる。彼らの血圧は、それぞれが新薬を服用しなかった場合よりも新薬を使用した方が低くなる。一方、サリーの場合、新薬は血圧の上昇を引き起こす。
操作なくして因果なし.
少し考えれば問題が浮き彫りになる：ジョーの身長を上げることはできない。ジョーを背の高くする方法がないため、概念的にも、ジョーが背が高い場合の体重を観察する方法はない。ジョーの身長を「操作」することはできないので、身長が体重に及ぼす因果関係を調査することは意味がない。そこでスローガン：
SUTVA.
これまでの例で考えると、ジョーの血圧はメアリーが新薬を受け取るかどうかに依存するべきではない。しかし、もしそうならどうなるだろうか？ジョーとメアリーが同じ家に住んでいて、メアリーがいつも料理をしているとする。新薬を服用するとメアリーは塩辛い食べ物が食べたくなり、新薬を服用しない場合よりも多くの塩を使って調理する。
高食塩食はジョーの血圧を上昇させる。
したがって、ジョーのアウトカムは、ジョーが服薬とメアリーの服薬の両方に依存する。
SUTVA違反は、因果推論をより困難にする。より多くの治療を検討することにより、それに依存する観測値を説明できる。
ジョーの血圧に対する因果効果は、メアリーの服薬によるものの方がジョー服薬によるものよりも大きく、その方向は反対である。
このように、より多くの潜在アウトカムを検討することにより、SUTVAを保持させることができる。
ただし、ジョー以外の被験者がメアリーの服薬に依存している場合は、さらなる潜在アウトカムを考慮する必要がある。
コントロールと比較した単一の処置の因果効果を（簡単に）推定するためには、SUTVAの成立が必要である。
平均的な因果効果.
以下の例を考える
すべての因果効果の平均を取ることにより、平均因果効果を「計算」することができる。