在工作分析数据的准确性和歧视方面存在相当多的研究成果。大部分研究关注于在建立支付标准的职位评估中可能存在的性别歧视。职位评估是工作分析的另一类结果，它能够解决公司相当多的难题，并且是形成客观理性的工资体系的依据。简言之，对数据的研究表明了工作分析一般没有性别和种族的歧视。换句话说，种族和性别对于工作分析结果不会产生影响。然而，法庭对于负责进行工作分析和产生工作说明书的委员会的种族／性别组成是很严格的。全部由白人职位专家组成的专家团归纳的工作说明书最终会导致相反的效果，因为评审员的组成可能带来更多可疑的法律挑战。因此我们强烈推荐由相关法律的专家组成更加多样化的专家小组。

还有一些研究调查工作信息的来源，是否影响收集的数据的准确性。一般而言，在职工作者比监督者和受过训练的分析者更倾向赋予他们的职位更多的重要性。有证据表明，相对于很好地完成工作所要求的特征，在职工作者和监督者更多会对需要完成的任务达成一致。还有证据表明那些对工作越了解的人，越能做出更可靠和准确的判断。一般的评估者不能提供与职位专家提供的同等价值的信息。然而研究表明在该职位更有效的在职工作者比在同样职位但是较低绩效的工作者能提供的关于该职位的信息存在差异。令人惊奇的是，目前并没有比较顾客期望与在职工作者和监督者的期望的相关研究。最新有一项研究关注，对于完成任务的频率和完成任务的重要性的排序方面，特定的评价者(如在职工作者、专家)可能提供最可靠的数据。另一项研究发现专家对于以特定KAS()Cs形式表现的工作说明的排序在不同的组织间可能更易转换，并且评估者的特质对评估的效度影响最大。另一项最新的研究表明，西裔美国人比非西裔美国人在理解双语技能方面更优，并且西裔美国人的观点更容易和顾客达成一致。最重要的是通过更多的专家对工作说明或者胜任力提供更加可靠的评估，并且这种评估应该与战略执行相关，同时得到顾客对该评估的反馈信息。需要更多研究来探讨工作分析数据中歧视的可能来源，包括工作分析的过程。这类研究可能会研究出整合工作分析的更好方法以增强分析的准确性和有效性。