一、这是什么
把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
二、核心要点
- 显著只说明差异不太可能由偶然造成。
- 效应量与置信区间是必要补充。
- 先看数据后定假设会严重高估显著性。
三、为什么重要
「假设检验的常见误用」属于假设检验板块的基础内容。假设检验是统计推断最实用的工具，也是最容易被误用的地方。核心是"用数据说话，但要说清犯错的风险"。
一句话记住它把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
四、容易踩的坑
- 用显著性水平代替业务上的重要性判断。
五、相关联的术语
t 检验、原假设、检验功效、P 值、显著性水平。学习本课时，请把「假设检验的常见误用」放在这组术语的关系网里理解，而不是孤立记忆。