Un problema de identificación ocurre cuando es difícil determinar la relación causal entre variables debido a limitaciones en los datos o su estructura. Esto puede deberse a correlaciones sin causalidad clara, variables omitidas que influyen en la relación, endogeneidad (variables explicativas correlacionadas con el término de error), sesgo de selección en la muestra o modelos estructurales complejos con múltiples ecuaciones y relaciones. Para abordarlo, se utilizan métodos como variables instrumentales, diseño de experimentos, modelos de ecuaciones estructurales o técnicas de matching, siendo clave entender el problema y aplicar el método adecuado para superar las limitaciones de los datos.