在科学研究和统计分析中，假设检验是数据分析的核心步骤之一。它允许我们根据观察到的数据对某个理论或假说进行验证，但如果不当地执行，这可能导致误导性的结论。因此，在实施假设检验时，了解并避免常见错误至关重要。
1. 理解假设检验的基本步骤
在开始之前，我们需要确保理解了假设检验的基本步骤。这包括：
确定研究问题
构建和测试null与alternative Hypothesis
收集数据
应用适当的统计方法来计算p值或置信区间
根据结果做出决策（拒绝或接受原有Hypothesis）
2. 避免样本量不足的问题
一个常见且严重的问题是样本量不足。在这个过程中，如果样本太小，它们无法准确地代表总体，从而导致不准确的结论。如果你的样本数量非常少，你应该考虑增加到足够的大，以便能够产生可靠的统计结果。
3. 避免选择偏向性强的测试
另一个潜在问题是选择偏向性强（非参数）的测试。当使用这种类型的测试时，即使存在显著差异，也可能得不到正确答案，因为它们没有考虑到变量之间关系中的结构特征。
4. 不要忽视多重比较问题
当进行多个比较时，通常会犯的一个错误是在没有调整后进行显著性水平校正的情况下。由于每次比较都有独立风险，不加调整后的p值将会过于乐观，使得发现更多“显著”差异变得更加容易。
5. 防止混淆因素干扰实验结果
还有一种情况就是实验设计不充分，未能控制住所有潜在影响因素，这就可能引入了混淆效应，即实际上被测量的是多种原因共同作用下的效果，而不是单一因素所造成的效果。在这类情况下，对实验设计的一致性检查以及通过随机化等技术来减少这些干扰成为关键。
6. 注意处理缺失数据与异常值的问题
最后，还需要注意处理缺失数据和异常值。当出现大量缺失或者异常值时，可以使用插补法、删除极端点或者转换原始变量以消除其影响。但无论采取何种措施，都必须明智地考虑这些操作是否对最终结果产生了不可预知或不可控影响，并尽力保持完整性的原始数据集用于任何进一步分析。