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其三，机会利益丧失具有可确定性。毫无疑问，在机会丧失的案件中，机会能否实现，或者说，当事人所期待的较佳结果能否实现均具有不确定性。然而，这并不意味着机会的存在，或者说机会丧失本身具有不确定性。例如，甲因医生的误诊而丧失了40%的治愈机会，虽然其能否治愈尚不确定，但这40%的根据统计所得的机会却是客观存在的，它的丧失也是确定的。
综上所述，机会利益丧失本身完全符合赔偿客体应具备的特征，应当得到法律的救济。反之，在机会丧失案件中，把受害人遭受的最终损害作为赔偿的客体是不合适的。因为在这样的案件中，受害人是否会遭受最终的损害具有不确定性，以丧失存活机会为例，设有１００位病人，在相同情况下，如果没有被告医师的过失误诊，６５人终将死亡，３５人必将存活，则若死亡的受害人属于35人之一，显然被告应就受害人的全部损害承担赔偿责任；但若受害人属于65人之一，则被告显然无须对受害人的死亡负责。而问题恰恰在于无论在受害人死亡前还是死亡后，都无法证明其究竟属于必将存活之人，还是终将死亡之人。换言之，加害行为是否会导致死亡结果的产生，是不确定的。损害结果既不确定，也就不能以此作为赔偿的客体。
（２）机会利益价值的可计算性分析
对丧失的机会予以赔偿，赔偿金的计算是一个无法回避的难题，但这并不能成为拒绝对机会利益提供保护的理由。因为某一种利益是否应当受到法律保护，并非看它是否易于计算，而是看它是否具有受法律保护的价值。既然机会利益是一种应受法律保护的利益，那么，当这种利益丧失时，法律或法官的任务就是尽其所能对其价值予以评估，而不是将其排除在法律保护之外。事实上，正如学者所指出的那样，机会利益损失所具有的主观性特征固然使得问题混沌不清，但如果我们在一定程度上弱化这种主观性，将这种随机现象看作整个社会的中的一种普遍的存在，以比较客观的标准来看待它，那么对它加以认定就是可能的。概率论中的“大数定律”告诉我们，个体的随机现象在数量足够多的一个群体中会表现出一种确定和可以预言的特征。［10］例如，我们无法判定失去一张奖券会带来的机会损失，但是，将全部奖券综合起来，对大量的信息加以考察，就可以计算出机会利益丧失的大小。假设有１００人购买奖券去竞争１万元的奖金，则每一个人的中奖机会应是１％，机会利益应为１万＊１％＝１００元；再如，我们无法判断医师误诊导致患者丧失生存机会利益的大小，但是，医学实践会为我们提供一个统计学上的数字，即在相似的情形下，患者能够生存的机率有多大。因此，在能够通过统计得出机会丧失的机率时，以期待利益（即最终损害）的总数乘以该机率得出赔偿的数额，无疑是一个较为妥当的选择。而在特殊情况下无法通过统计得出机率的大小时，由法官综合案件的各种因素，对丧失的机会的价值进行评估毫无疑问也是法官应尽的职责。因此，对于机会丧失的损害赔偿而言，无论是约瑟夫•金教授的比例赔偿说，还是史密斯先生提出的法官自由裁量说，均具有非常重要的借鉴意义。
（３）比例赔偿的合理性分析
依机会丧失理论，赔偿金的数额在多数情形下是以丧失机会的比例为依据而得出的，因此，它只是对受害人遭受的最终损害的部分赔偿，而非全部赔偿，这与传统的全有或全无规则有着重大的区别。而后者在机会丧失案件中的适用是不合适的。正如英美法系学者所指出的那样，在全有或全无规则下，即使加害人的行为对原告损害的产生仅仅有51%的可能性，也要承担100%的赔偿责任，这过分加重了受害人的责任，造成法律威慑过度；而在加害人的行为对原告损害的产生有49%的可能性时，则无需承担任何责任，这又过份减轻了加害人的责任，造成法律威慑不足.［11］而机会丧失理论的适用则使得加害人的责任范围与其造成的损害后果相一致，其责任不至于过份加重或过份减轻，有效地发挥了法律应有的威慑作用。
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