当绩效管理成为社会的主流，量化分析工具被越来越多的社会组织接受之际，对量化分析，特别是与人的行为相关的量化分析的质疑从来也没有消失过。
从长期来看，当代社会被量化分析引入歧途的国家和地区并不少见，在更小领域的各色组织因盲目信任量化分析分崩离析的例子更是数不胜数。
从另一个维度，经济学、管理学的学术精英们在预测未来趋势方面马失前蹄，断送了一生英明的不乏其人；业界的领军人物运用自己掌握的前沿理论在现实市场中铩羽而归，甚至直接破产的，也不是什么新鲜事。
有的人据此质疑经济学、管理学的科学性，甚至妄称社会科学不是科学，好像凭借着碎片阅读就可以超越经典，在实践中完胜业内专家了。
其实，无论是经济学还是管理学，包括其他社会科学学科，都没有运筹帷幄之中，决胜千里之外的十足把握。学过辩证法的都知道，这本身就不合逻辑。也就是说，按照人类现有的知识体系，我们无法找到彻底消除不确定性的办法，也没有必要。存在不确定性，或者拥有存在一定变数的未来，是人类经济社会发展的必然。只有在较短的一段时间内，在外部环境和内在体系没有发生明显的、可以影响全局变化的时，经济学、管理学以及其他社会科学学科才可以运用量化分析工具勾勒出未来大致的轮廓，只有大言不惭的骗子或无知无畏的“白丁”才会一拍胸脯、祭出包打天下的锦囊来。
之所以如此，缘于量化分析的基础在于可以正确反映事物真实状态的数据，无论多么精巧的数据体系都有一定的适用范围和假设前提；退一步说，即使这些没有任何问题，在数据从收集、整理、汇总、赋分和分析的诸多环节中，我们也无法完全避免可能出现的误差和扭曲；再退一步，即使数据从收集到分析的过程完美无缺，我们也无法保证原始数据的客观和真实，这才是量化分析的死结。
对于可能影响个人利益的信息供给，当事人采取有意或无意的倾向性选择是无可厚非的；更多的情况是，在在科层组织结构中，基于小团体利益的，通过正常途径发出的倾向性指令会严重污染这一范围内的所有数据。譬如说，不管我们的调查问卷设计得多么完美，一句大家都填最左或最右项的命令，就让我们严肃认真的数据收集成为笑话。如果我们煞有介事地据此分析出若干政策建议出来，不出点幺蛾子才怪！
