Geometryczną intuicją ilustrującą sens paradoksu jest spostrzeżenie, że w przestrzeni kilkuwymiarowej relatywnie niewielkie przesunięcie zbioru oszacowań (obarczonych błędem losowym) w dowolnym zgodnym kierunku powinno w przeciętnym przypadku zmniejszyć błąd ponad połowy z nich. Efekt nie daje żadnej gwarancji, że jedno konkretne oszacowanie zostanie wskutek tego poprawione – działa na poziomie całego zbioru.
Estymatory wykorzystujące efekt Steina nazywa się estymatorami minimalizującymi błąd średniokwadratowy (ang. shrinkage estimators). Zjawisko to jest związane ze statystycznymi technikami regularyzacji i używane pośrednio m.in. w regresjach z efektami losowymi, regresjach mieszanych, metodzie LASSO oraz w regresji grzbietowej. Zauważono także matematyczną równoważność paradoksu Steina (który występuje w przestrzeniach co najmniej trójwymiarowych) z zachowaniem wielowymiarowego ruchu Browna (w którym każda trajektoria w takich przestrzeniach jest zbiorem nigdziegęstym).
Dowód Krótszy od oryginalnego dowód dotyczący estymatora Jamesa–Steina został przedstawiony przez Samwortha:
Definicje Przyjmijmy, że:
to niezależnych zmiennych losowych o rozkładach normalnych ze średnimi dla każdego i że zmienne te tworzą wektor: