Současně Shavelson a Webb na konci svého textu nastiňují další problematické aspekty, které v praxi mohou znamenat potenciální problém - např. záporně odhadnutá rozptylová komponenta při sampling error nebo při misspecifikaci modelu; otázka skrytých (hidden) faset (akorát si nejsem teda jistá, jestli to chápu, protože právě nějaké vzájemné ovlivnění např. úkolu a příležitosti by měla vyjadřovat ta interakční rozptylová komponenta těchto dvou faset nebo ne?) a v neposlední řadě předpoklad, že rozptyl chyby měření je konstantní napříč osobami nezávisle na úrovni jejich true skóru. A taky má teorie zobecnitelnosti pořád dost předpokladů (podobně jako CTT).
Ach jo, mě napadá teďka jen hrozně hloupý příklad akorát - přijímací řízení na jeden vzdělávací projekt (a je to až moc podobné s příkladem přijímaček na letošního magistra :( ). Úkolem účastníků bylo napsat esej ohledně zadaného tématu o mezinárodních vztazích. Poté byly všechny eseje hodnoceny 5 kritérii a 5 hodnotiteli. Design G-"studie" by se teda dal označit za "nested" a zdrojem chybových rozptylů byly 2 fasety - hodnotitelé a kritéria. D-studie by potom byla relativní - byl omezený počet míst a tedy cílem bylo účastníky primárně seřadit.