错误做法:

将双样本独立区间公式用于配对匹配数据

原因:

配对数据会降低变异性，使用不同的抽样分布，最终得到过宽的错误区间。

正确做法:

首先确认组间独立性，如果观测值跨组匹配，则使用配对t区间。

错误做法:

表述为“该特定区间内包含真实差值的概率为95%”

原因:

区间和参数都是固定值，概率指代的是长期运行中捕获真实值的区间占比。

正确做法:

将解读表述为对方法的置信，而非对单个计算出的区间的概率陈述。

错误做法:

在没有记录减法方向的情况下交换两个样本均值的减法顺序

原因:

你会错误判断哪一组的均值更高/更低，丢失全部解读分数。

正确做法:

在计算点估计之前，明确说明你的减法顺序（组1减去组2）。

错误做法:

在总体标准差未知的情况下使用z临界值而非t临界值

原因:

在真实双样本推断场景中，总体标准差几乎永远是未知的，因此z值是无效的。

正确做法:

双样本均值区间始终使用t*，除非题目明确给出总体σ值。

错误做法:

无放回抽样时忘记验证两个样本的10%条件

原因:

这违反了抽样分布的独立性要求，导致标准误计算不可靠。

正确做法:

明确确认两个样本都小于其对应总体的10%。