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San yo pa done yo anvan tout koreksyon, li difisil pou konnen egzakteman ki jan pi plis efikas yon diferans-an-diferans estimator ta ka nan ka sa a. Men, nou ka gade nan lòt eksperyans ki gen rapò pou yon lide ki graj. Deng et al. (2013) rapòte ke lè l sèvi avèk yon fòm estimatè diferans-an-diferans yo, yo te kapab diminye divèjans estimasyon yo pa apeprè 50% nan twa diferan eksperyans sou entènèt; Rezilta ki sanble yo te rapòte pa Xie and Aurisset (2016) . Sa a rediksyon divèjans 50% vle di ke chèchè yo Kontagyon Emosyonèl ta ka yo te kapab koupe echantiyon yo nan mwatye si yo te itilize yon metòd analiz yon ti kras diferan. Nan lòt mo, ak yon chanjman ti nan analiz la, 350,000 moun ta ka yo te touye patisipasyon nan eksperyans lan.
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Sans les données brutes, il est difficile de savoir exactement à quel point un estimateur par différence de différence aurait été plus efficace dans ce cas. Mais nous pouvons regarder d'autres expériences connexes pour une idée approximative. Deng et al. (2013) rapporté qu'en utilisant une forme de l'estimateur de la différence des différences, ils étaient capables de réduire la variance de leurs estimations d'environ 50% dans trois expériences en ligne différentes; Des résultats similaires ont été rapportés par Xie and Aurisset (2016) . Cette réduction de la variance de 50% signifie que les chercheurs de Emotional Contagion auraient pu réduire de moitié leur échantillon s'ils avaient utilisé une méthode d'analyse légèrement différente. En d'autres termes, avec un minuscule changement dans l'analyse, 350 000 personnes auraient pu être épargnées par la participation à l'expérience.