既存の偏りの尺度が適切に機能しない状況は、特にデータの特性や分布が異なる場合に見られます。具体的な例としては、以下のようなケースがあります。
低い選択率の状況: 例えば、雇用選考において、特定のグループの選択率が非常に低い場合、影響比率（IR）などの尺度は、実際の偏りを正確に反映しないことがあります。IRが低い場合でも、実際にはそのグループに対する大きな偏りが存在する可能性があります。
データの不均衡: データセットが極端に不均衡な場合、例えば、男性と女性の応募者数が大きく異なる場合、オッズ比（OR）や他の統計的尺度は、実際の偏りを過小評価することがあります。このような状況では、提案されたUniform Bias（UB）のような新しい尺度が、より正確な偏りの評価を提供する可能性があります。
文化的・社会的文脈の違い: 偏りの尺度は、特定の文化や社会的文脈に依存することがあります。例えば、ある国では特定の性別や人種に対する偏りが法律で厳しく規制されている一方で、別の国ではそのような規制が存在しない場合、同じ尺度が異なる解釈をされることがあります。