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→探索性和验证性方法
对探索性数据分析的解释应该非常谨慎。当同时测试多个模型时，发现其中至少一个模型具有统计学意义显著的几率很高，但这可能是由于第'''Ⅰ''' 类错误。在测试多个模型时，总是调整显著性水平很重要，例如，使用Bonferroni校正。'''<font color = '#32cd32'>另外，不应该在同一数据集中进行探索性分析后进行验证性分析。one should not follow up an exploratory analysis with a confirmatory analysis in the same dataset. </font>'''
对探索性数据分析的解释应该非常谨慎。当同时测试多个模型时，发现其中至少一个模型具有统计学意义显著的几率很高，但这可能是由于第'''Ⅰ''' 类错误。在测试多个模型时，总是调整显著性水平很重要，例如，使用Bonferroni校正。
另外，数据的探索性分析和验证性分析不应该在同一数据集中进行。
探索性分析是用来为一个理论寻找想法，但不是用来检验这个理论的。当一个数据集中使用探索性分析发现了一个模型，然后在同一个数据集中进行验证性分析，这可能仅仅意味着验证性分析的结果首先是由于和探索性分析中同样的 第'''Ⅰ'''类错误而导致的。因此，验证性分析不会比最初的探索性分析更有用。
探索性分析是用来为一个理论寻找想法，但不是用来检验这个理论的。当一个数据集中使用探索性分析发现了一个模型，然后在同一个数据集中进行验证性分析，这可能仅仅意味着验证性分析的结果首先是由于和探索性分析中同样的 第'''Ⅰ'''类错误而导致的。因此，验证性分析不会比最初的探索性分析更有用。