Es ist zwar nützlich, Hypothesen zu gewichten und mögliche Ergebnisse daraus abzuleiten, doch ist das Vertrauen auf die Szenarioanalyse ohne Angabe einiger Parameter der Messgenauigkeit (Standardfehler, Konfidenzintervalle der Schätzungen, Metadaten, Standardisierung und Kodierung, Gewichtung für Antwortausfälle, Fehler bei der Berichterstattung, Stichprobengestaltung, Fallzahlen usw.) ein schlechter Ersatz für die traditionelle Vorhersage. Insbesondere bei „komplexen“ Problemen korrelieren die Faktoren und Annahmen nicht im Gleichschritt. Sobald eine spezifische Sensitivität nicht definiert ist, kann sie die gesamte Studie in Frage stellen.

Es ist ein logischer Fehler, bei der Beurteilung von Ergebnissen zu denken, dass eine bessere Hypothese die Empirie überflüssig machen wird. In dieser Hinsicht versucht die Szenarioanalyse, statistische Gesetze (z.B. das Tschebyscheffsche Ungleichheitsgesetz) außer Kraft zu setzen, da die Entscheidungsregeln außerhalb eines eingeschränkten Rahmens stattfinden. Die Ergebnisse dürfen nicht „einfach so“ eintreten, sondern müssen im Nachhinein willkürlichen Hypothesen entsprechen, weshalb es keine Grundlage gibt, auf der Erwartungswerte festgelegt werden können. In Wahrheit gibt es keine ex ante erwarteten Werte, sondern nur Hypothesen, und man fragt sich, welche Rolle die Modellierung und die Datenentscheidung spielen. Kurz gesagt, Vergleiche von „Szenarien“ mit Ergebnissen sind voreingenommen, da sie sich nicht auf die Daten stützen; dies mag bequem sein, ist aber nicht zu rechtfertigen.

„Szenarioanalyse“ ist kein Ersatz für die vollständige und sachliche Aufdeckung von Erhebungsfehlern in Wirtschaftsstudien. Bei der traditionellen Vorhersage kann ein Analytiker angesichts der zur Modellierung des Problems verwendeten Daten mit einer begründeten Spezifikation und Technik innerhalb eines bestimmten Prozentsatzes des statistischen Fehlers die Wahrscheinlichkeit angeben, dass ein Koeffizient innerhalb einer bestimmten numerischen Grenze liegt. Diese Genauigkeit muss nicht auf Kosten sehr disaggregierter Aussagen über Hypothesen gehen. R-Software, insbesondere das Modul „WhatIf“ (siehe in diesem Zusammenhang auch Matchit und Zelig), wurde für kausale Schlussfolgerungen und die Bewertung kontrafaktischer Ereignisse entwickelt. Diese Programme verfügen über recht ausgefeilte Verfahren zur Bestimmung der Modellabhängigkeit, um präzise Aussagen darüber zu machen, wie empfindlich die Ergebnisse auf Modelle reagieren, die nicht auf empirischen Erkenntnissen beruhen.

Eine weitere Herausforderung bei der Erstellung von Szenarien besteht darin, dass „Prädiktoren Teil des sozialen Kontexts sind, über den sie eine Vorhersage zu treffen versuchen, und diesen Kontext im Verlauf des Prozesses beeinflussen können“. Infolgedessen können gesellschaftliche Vorhersagen selbstzerstörerisch werden. So kann beispielsweise ein Szenario, bei dem sich ein großer Prozentsatz der Bevölkerung aufgrund bestehender Trends mit HIV infiziert, dazu führen, dass mehr Menschen risikoreiches Verhalten vermeiden und somit die HIV-Infektionsrate sinkt, wodurch die Vorhersage ungültig wird (die vielleicht richtig geblieben wäre, wenn sie nicht öffentlich bekannt gewesen wäre). Oder eine Vorhersage, dass Cybersicherheit ein großes Problem werden wird, kann Organisationen dazu veranlassen, mehr Sicherheitsmaßnahmen im Bereich der Cybersicherheit zu ergreifen und so das Problem einzudämmen.