어떤 치료법의 이득 발생을 측정하는데 RRR의 지표는 한계가 있다. A치료법은 100명 중에 10명이 안 좋은 결과가 발생하고, 대조군에서 100명 중 20명이 발생이라고 가정한다. B치료법은 만 명 중에 100명이 안 좋은 결과가 발생하고, 대조군에서 만 명에서 200명이 발생이라고 가정하면 둘 다 RRR값을  A, B치료 위해를 50% 줄였다. 즉 두 치료법의 가치를 같지는 않으나, RRR 값으로 보면 효과는 같아 보인다.
어떤 치료법이 다양한 상태에서 이득이 어떻게 발생하는지 측정하는 것에 있어서 RRR과 같은 지표가 갖는 한계가 있다. 가상의 두 치료법을 예로 들어 비교해 보자. A치료법의 경우 100명이 치료 받은 사람 중에 10명에서 관찰하고자 한 좋지 않은 결과가 발생하였고 대조군에서는 100명중 20명이 발생하였다고 가정해보자. B치료법의 경우 10,000이 치료 받았고 이중 100명에서 좋지 않은 결과가 발생하였고 대조군에서는 10,000명중 200명에서 발생하였다고 하면 두 경우 모두 RRR값은 0.5로 A와 B치료 모두 위해를 50%줄였다. 그러나 ARR값으로 보면 A치료는 대조군에 비해 위험발생률의 차가 10%나지만 B치료의 경우에는 1%밖에 나지 않으며 NNT 값으로 보면 A치료는 10으로써 10명을 치료할 때 한명에서 위해를 피할 수 있으며 B치료의 경우에는 NNT값이 100으로써 100명을 치료할 때 한명에서 치료의 이득을 보게 된다(Kumana 1999). RRR 값으로 판단할 경우 두 치료의 효과는 같게 여겨질 수 있지만 절대적 개념을 지닌 결과 측정법을 사용하면 두 치료의 효과는 확연히 차이가 난다. NNT 값을 사용하면 치료법의 비용과 치료법으로 인한 부작용의 정도와 빈도를 고려하여 득과 실을 판단하는 데 더 도움을 받을 수 있다. 즉 두 경우의 치료법에 대한 가치를 같게 볼 수는 없으나 RRR 값으로 말하면 효과는 같아 보인다. NNT로 측정할 경우 효과를 보지 못하면서 치료받게 되는 환자의 규모, 그 비용, 또한 치료에 따른 부작용의 규모들을 고려하면 보다 합리적인 결정을 할 수 있는 기회를 갖게 되는 장점이 있다.