这里的四个前提可能都是真实的，但两个结论却可能不真实。要发现为什么统计学上的解释甚至不能解释事后的个别情况，我们可以考察一下下面这个例子。在做了青霉素治疗之后，琼斯的病好了。因为大部分得这种病的人都是通过青霉素治好的，我们可以以一种归纳统计的方式解释琼斯的康复。但是，事实却可能是这样一种情况：琼斯属于对青霉素有免疫力的人群，他的病完全是自己好的，就像青霉素时代有时也会出现的情况那样。
机制方法为我们提供了另外一种有关统计解释无力和靠不住的理由。假定我们要研究慈善捐赠过程中对别人捐赠数量（或知道将会捐赠多少）的依赖问题，实际上可能发现，两者根本不存在什么必然联系。在决定自己要捐赠多少时，人们实际上根本没有考虑别人的捐赠数量。一种替代性的解释是：他们由两组数量大致相等的人群组成，其中一组的动机由公平准则所引发，另一组的动机则为更为功利主义的考虑所引发。根据这种解释，每个人在决定自己该捐赠多少时都会参考一下别人的捐赠数量，只不过采取与别人不同的决定方式而已。要揭示这两种相互对立机制的出现（并非如规律一般的趋势），你必须从更下一层次的群体着手，检视黑箱的情形。“经济学家们试图收集各种各样的数据，尽管这些数据散布在各种不同的群体中，同质性假设是误导性的……个体之间的差异并不会彼此抵消，相反，连贯、独立的心理变量是改善预测结果的重要方面。”
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——阿尔弗雷德·默利（戴维逊学院）
“本书无疑将拥有广泛的读者，不仅埃尔斯特以前著作的追随者会喜欢本书，而且所有有志于情感理论的不同领域的专家也将喜欢本书。”
——罗纳德·德·索萨（多伦多大学）