DEA 모형에서는 의사결정단위가 가장 효율적으로 평가받을 수 있도록 내생적으로 상대적 가중치가 설정되므로 평가의 임의성이 배제되고 객관성이 달성된다. 본 연구에서는 가중치에 대한 제약과 분석 표본 수에 따라 DEA 효율성과 참조집합의 변화가 크다는 점과 상대적 효율성이 참조 집합의 변화와 유의한 관계를 지닌다는 점을 실험 자료를 생성하여 분석하였다. DEA 효율성은 콥다글라스 함수 상의 진실한 효율성 이외에도 제약조건과 분석 표본 수에 의존하고 있음을 알 수 있었고, 제약 조건이 있는 경우와 없는 경우 모두 표본 수의 증가에 따라 과대 평가 비율은 감소하나 제약 조건이 있는 경우가 감소 폭이 더 크다는 것도 확인되었다. 또한 참조 집합의 변화를 로짓 함수를 이용하여 분석한 결과 분석 표본 수와 제약 조건에 민감한 반응을 보인다는 점과 제약 조건이 부과된 경우 참조 집합의 수는 평균에 가까이 분포하는 반면 제약 조건이 없는 경우에는 비교적 넓게 분포한다는 것도 알 수 있었다. 가중치에 무한한 탄력성을 부여하거나 분석 표본 수가 작은 경우에도 DEA 모형이 여전히 유용하지만 가중치에 대한 주관적 가치를 도입하고 분석 표본 수를 증가시킴으로써 모형의 의미는 더욱 증가될 것이다.