La autoelección dificulta la determinación de la causalidad. Por ejemplo, cuando se intenta evaluar el efecto de un curso de preparación para exámenes en el aumento de los puntajes de los exámenes de los participantes, se pueden observar puntajes de exámenes significativamente más altos entre los estudiantes que eligen participar en el curso de preparación en sí. Debido a la autoelección, puede haber una serie de diferencias entre las personas que eligen tomar el curso y las que optan por no hacerlo, como la motivación, el nivel socioeconómico o la experiencia previa para tomar exámenes. Debido a la autoelección de acuerdo con dichos factores, se pudo observar una diferencia significativa en los puntajes medios de las pruebas entre las dos poblaciones, independientemente de cualquier capacidad del curso para lograr puntajes más altos en las pruebas. Un resultado podría ser que aquellos que optaron por hacer el curso de preparación habrían logrado puntajes más altos en la prueba real de todos modos. Si el estudio mide una mejora en los puntajes absolutos de las pruebas debido a la participación en el curso de preparación, pueden estar sesgados para mostrar un efecto más alto. Una medida relativa de «mejora» podría mejorar un poco la fiabilidad del estudio, pero solo parcialmente.

El sesgo de auto-selección causa problemas para la investigación sobre programas o productos. En particular, la autoelección afecta la evaluación de si un programa determinado tiene algún efecto o no, y complica la interpretación de la investigación de mercado.

El modelo Roy proporciona una de las primeras ilustraciones académicas del problema de la autoelección.