Как оказалось, ED в нашем примере нельзя игнорировать по отношению к S, обусловленной EX, и поэтому метод сопоставления (приравнивание Берта к Кэролайн) даст неправильный ответ. Фактически оценки для них должны отличаться на сумму S₁ (Берт) — S₁ (Кэролайн) = $5 000 (читатель теперь выведет это из чисел в табл. 12 и трехэтапной процедуры). Теперь я покажу, что благодаря диаграмме причинности студент мог сразу увидеть, что ED нельзя игнорировать и пытаться искать здесь соответствие. При отсутствии диаграммы у студента возникнет соблазн предположить, что игнорируемость сохраняется по умолчанию, и он попадет в эту ловушку. (Это не безосновательные подозрения. Я позаимствовал идею для примера из статьи в «Юридическом журнале Гарвардского университета», где история была, по сути, такой же, как на рис. 53 и автор действительно использовал сопоставление.)

Вот как целесообразно использовать причинно-следственную диаграмму для проверки (условной) игнорируемости. Чтобы определить, является ли X игнорируемым относительно результата Y, обусловленного набором совпадающих переменных Z, нам надо лишь убедиться, что Z блокирует все обходные пути между X и Y и ни один член Z не является потомком X. Это так просто! В нашем примере предлагаемая совпадающая переменная (стаж) блокирует все лазейки (потому что их нет), но не проходит тест, так как является потомком образования. Следовательно, ED нельзя игнорировать, а EX нельзя использовать для сопоставления. Никакой сложной умственной гимнастики не требуется, достаточно взглянуть на схему. От исследователя вообще не требуется мысленно оценивать, насколько вероятен потенциальный результат того или иного лечения.