정부 지원을 받은 집단이 성과를 단순하게 도출한다면 객관적인 성과 추정은 어려워질 것이다. 이렇게 지원을 받은 집단의 특성 때문에 성과의 크고 작음이 추정되는 것을 성과분석에서의 선택편의 문제라 말한다.
[그림 4－3]은 선택편의(Selection Bias)로 인해 성과가 어떻게 달라질 수 있는가를 보여주는 그림이다. 선택편의를 고려하지 않은 일반적인 성과 추정 시, ICT 해외진출 지원사업의 지원성과는 지원을 받기 이전의 성과(a)과 지원을 받은 이후의 성과(b)의 차이 만큼의 성과로 나타난다. 하지만 정부 지원을 받은 기업이 ‘만일 정부 지원을 받지 않았을 때 보였을 것으로 예상되는 성과(c)’를 고려하게 되면 그 성과는 줄어들게 되고, 이 수치가 가장 객관적인 성과라고 볼 수 있다. 즉, 정부 지원을 받은 기업이 가지고 있는 특성으로 인해 발생하는 성과를 고려하지 않으면 정부 지원의 효과가 과대 추정되는 것이다. 앞서 언급했듯이 정부 지원을 받은 기업들은 특정 기준으로 선별된 기업들이기 때문에 상대적으로 우월한 특성을 가질 확률이 높고, 결과적으로 단순하게 성과를 도출하게 되면 객관적인 성과 추정이 어려워진다. 이처럼 정부 지원을 받은 집단의 특성으로 인해 성과가 과소 혹은 과대 추정되는 것을 성과분석에서의 선택편의 문제라고 말한다(Rosenbaum & Rubin, 1983; David et al., 2000).