Statistik inom psykologi handlar ofta om att försöka passa en matematisk modell till sina observationer. Joseph Lee Rodgers (2010) skriver om hur fokus successivt flyttats från den klassiska hypotesprövande statistiken till statistisk modellering. Centrum i den hypotesprövande statistiken är nollhypotesen, denna utsaga om verkligheten som vi, likt ett domstolsförfarande, oftast vill bevisa vara »oskyldig bortom allt rimligt tvivel«. Det finns fem stora problem med en traditionella statistiska hypotesprövningen:

Inte sällan samlar man in information om civilstånd – ogift, gift, frånskild, änka/änkling, etc – i hopp om att kännedom om detta skall kunna bidra till förståelsen av exempelvis behandlingsutfall av psykoterapi. När sålunda blir dags för analys av resultatet, är det vanliga att lägga in civilstånd (i form av dummy-kodade variabler) i en linjär matematisk modell för att predicera utfallet av behandlingen, mätt med lämpligt psykometriskt instrument.

Once upon a time, statisticans only explored. Then they learned to confirm exactly—to confirm a few things exactly, each under very specific circumstances. As they emphasized exact confirmation, their techniques with past insights became less flexible. The connection of the most used techniques with past insights was weakened. Anything to which a confirmatory procedure was not explicitly attached was decried as »mere descriptive statistics«, no matter how much we had learned from it.

John Wilder Tukey, Exploratory Data Analysis (Reading, MA: Addison-Wesley, 1977).