如果同方差的假设确实有效，则 VCE 的简单估计器比稳健的三明治版本更有效。这意味着它的方差较小，因此您的估计不确定性较小。

当然，您总是可以先进行异方差检验并据此进行估计。

King & Roberts (2014)还提出了一个有趣的观点：如果您的经典标准误差和稳健标准误差存在差异，那么您的模型就会出现需要修复的错误指定。“解决”错误指定的模型并仅仅纠正标准误差将导致“除了少数感兴趣的数量之外的所有有偏差的估计量”。