以判断模型是否正确。但如果统计模型的某些前提不正确，可能会会推出错误结论。一般来说， 统计模型是一个机率密度函数，数据依据该函数产生。例如前提是各班级的学生成绩是常态分佈，假说是且甲班成绩低于乙班，依据学生t检验可以比较两班的成绩。常见的统计模型包括广义线性模型等。有些研究者会用许多反映不同假说的模型各自分析资料，然后用赤池信息量准则或贝叶斯信息准则等方法判断哪一个模型「最好」，称为模型选择。然而最好的模型不见得最正确，例如在遇到对撞变因时，信息量准则会推荐错误的模型，因为在统计上控制对撞变因会让伪关系