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래이킹은 Deming과 Stephan(1940)이 처음 제안한 이래 현실적인 유용성 때문에 실제 문제에 활용되기 시작하였다. 이 방법은 가중값을 반복적으로 수정해 가므로 수정된 가중치의 수렴 여부가 중요한데, 모든 칸의 표본수가 0이 아니라면 수렴한다는 결과가 있다(Ireland와 Kullback, 1968). 그러나 만일 일부 칸에서 표본수가 관측되지 않으면 수렴하지 않을 수도 있다(Thompson, 1981). 래이킹이 수렴하는 경우 이 방법으로 구한 최종 가중치는 설계 가중치를 보조정보로 이용하여 수정을 한 형태이기 때문에 설계 비편향은 아니고 일치 추정량도 아니다. 그러나 래이킹은 주요 보조변수에 관하여 표본의 추정 결과를 모집단 비율과 일치시킴으로 추정의 관점에서 신뢰성을 확보하는 장점이 있다. 또한 단순임의추출에 의한 표본뿐 아니라 일반적인 추출법에 의한 표본에도 적용이 가능하고, 모집단의 1차원 주변 분포만 알려져 있어도 적용이 가능하다는 장점이 있다(허명회 등, 2005).
래이킹은 수정된 가중치의 수렴여부를 중요하게 여기며 수렴한다는결과와 수렴하지 않을 수도 있다는 결과가 있는데 이 중 수렴하는 경우 모집단의 1차원 주변 분포만 알고 있어도 적용이 가능하거나 추정 관점에서의 신뢰성 확보 등 여러 장점이 존재한다.