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在已发表的研究文章中，统计数据的错误使最常见的错误用途是什么？
这取决于地区。在物理学中，你可以安全地假设人们知道他们在做什么。在心理学或医学方面，你做不到。
一个常见的错误是当你不知道变量遵循正态分布时应用t检验。在生物学中，许多变量都有奇怪的分布，所以除非你测量体重或智商，否则t检验通常是错误的。而且它不仅仅是“不正确”，而且实际上给出了高度夸大的p值。
另一件事是测试60名受试者，检查结果是否显着，如果不是，则测试另外40名受试者，并检查这100项受试者是否产生显着结果。这样做基本上意味着你必须将获得的p值乘以2，这意味着如果你的第一个样本不重要，那么第二个样本肯定也不重要。
通常人们经常看数据，提出猜想，并检查它是否重要。这样做总会给出一些结果，因为有数以万计的可能连接。
最后一个可能是最差的，因为与其他两个不同，读者无法知道假设是否在收集数据之前以完全明确的方式形成。
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