通过使用所有反射对手性参数进行最小二乘求精来评估手性分子化合物的手部，在统计上并不可靠，并且由于单一的、未被注意的粗略强度测量误差，可能导致错误的答案。描述了一种替代方案，其中最容易观察到的Bijvoet差异是从求解的结构中导出的，并在低速和可能更长的波长下重新测量。在测量Bijvoet对的意义时，采用适当的实验技术可以消除吸收、多次反射和各向异性消光引起的误差。仅基于重新测量次数和矛盾次数，并因此对个别测量误差不敏感，对得出错误手的概率进行估计。根据这一估计，用铜测定氧作为最重散射体的化合物的手在统计学上是明确的Kα强度数据，即使使用Mo也可行Kα数据。因此，该方法可以应用于铜Kα以碳为最重散射体的分子的数据。此方法已作为实用程序自动化BIVOET公司在NRCVAX公司程序体系。
