• 要有严密的抽样设计随机、均衡、可比

• 选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布)

• 单侧检验和双侧检验

单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。

• 假设检验的结论不能绝对化

• 不能拒绝H₀，有可能是样本数量不够拒绝H₀ ，有可能犯第Ⅰ类错误

• 正确理解P值与差别有无统计学意义

P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同

• 假设检验和可信区间的关系

• 结论具有一致性

• 差异：提供的信息不同

区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率