Természetvédelmi szakemberek általában statisztikai modelleket használnak az ökológiai tényezők közötti interakciók észlelésére és magyarázatára, hogy megállapítsák, egy érdeklődésre számot tartó hatás megváltozik-e jelentősen vagy irányban különböző összefüggési kontextusokban. Az interakciók két alapvető tulajdonságát gyakran figyelmen kívül hagyják az ökológiai tényezők közötti interakciók hipotetizálásának, vizualizálásának és értelmezésének folyamatában: a mérési skálát – hogy a válasz additív vagy multiplikatív skálán, például arány- vagy logaritmikus skálán van-e elemzés alatt; és a szimmetriát – hogy a függőségeket mindkét irányban figyelembe veszik-e. Ezeknek a tulajdonságoknak a figyelmen kívül hagyása három inferenciális hibához vezethet: félreértelmezéshez a (i) észlelés és a magnitúdó (D típusú hiba), valamint a (ii) hatás módosításának jelentéséhez (S típusú hiba); és (iii) a mögöttes folyamatok hibás azonosításához (A típusú hiba). Mindhárom hibát bemutatjuk egy széles körű ökológiai kérdésekkel kapcsolatos empirikus és szimulált adatkészleteken. Megmutatjuk, hogy a metaanalízis, egy széles körben használt megközelítés, amely explicit módon igyekszik jellemzővé tenni a kontextusfüggőséget, különösen hajlamos mindhárom hibára. Ezek az ismeretek alapján útmutatásokat javasolunk az ökológiai interakciók hipotézisgenerálásának, tesztelésének, vizualizálásának és értelmezésének javítására.