この研究では、外部妥当性（EV）を個々の効果観測レベルで量的評価し、選択バイアスを非パラメトリックな枠組みで考慮することによって実用的な解決策を提供しています。具体的には、因果効果推定時に背景ランダム化を行うことで、異なる背景条件下での効果観測が一貫性を持ち、外部データへの一般化が可能となります。これにより、サンプル内の条件が変わらずまたは十分に変化したかどうかを確認しやすくなります。従来の方法論では難しかった未知要因や選択バイアスへの対処が可能となります。