எடுத்துக் காட்டாக, ஒருவர் ஆண் மற்றும் பெண் ஆகியோரது தேர்வு மதிப்பெண்களை இரு தொடர்பற்ற மாதிரிகளை ஒப்பிட ஒருவர் விரும்பலாம், மேலும் ஒரு மக்கட்-குழுவின் சராசரி மதிப்பெண் மற்றொன்றிடமிருந்து வேறுபட்டிருக்கிறதா எனக் கேட்கலாம். ஒரு பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கையானது ஆண் மக்கட் குழுவின் சராசரி மதிப்பெண்ணும் பெண் மக்கட் குழுவின் மதிப்பெண்ணும் ஒன்று போலவேயானது என இருக்கலாம்.

இதில்,

மாற்றாக, பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கை இரு மாதிரிகளும் ஒரே மக்கட் தொகையிடமிருந்து பெறப்பட்டது என சான்றின்றி (பரிந்துரை) ஊகமாய் காட்டலாம், ஆக வேறுபாடு மற்றும் விநியோகங்களின் வடிவம், சராசரி மதிப்புக்களைப் போன்றே சமமாக இருக்கும்.

பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கையை அமைத்தல் புள்ளிவிவரத்தின் முக்கியத்துவத்தை சோதிப்பதில் இன்றியமையாத கட்டமாகும். ஒருவர் அதன் பிறகு பெறப்பட்ட தரவினை நுண்ணோக்குவதின் நிகழ்தகவை நிறுவலாம் - (அல்லது பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கையின் கணிப்பிலிருந்து தரவு மிக வேறுபட்டிருப்பது) அது பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கை உண்மையெனில். அந்த நிகழ்தகவு பொதுவாக முடிவுகளின் "முக்கிய அளவு நிலை" எனப் பெயரிடப்பட்டதாகும்.

அதாவது, அறிவியல் ரீதியிலான பரிசோதனை வடிவத்தில் ஒருவர் குறிப்பிட்ட காரணியொன்று நாம் சார்ந்துள்ள மாறிலியின் மீது தாக்கத்தினை உருவாக்கலாம் என கணிக்கலாம் - இதுவே மாற்று கற்பிதக் கொள்கையாகும். நாம் பின்னர் எத்தனை முறை நமது பரிசோதனை முடிவுகளை உற்று நோக்க எதிர்பார்க்கலாம் என்பதைக் கருதலாம் அல்லது நாம் பல மாதிரிகளை பாதிப்பற்றதொரு மக்கட் தொகையிலிருந்து எடுக்க வேண்டியிருந்தால் எனில், முடிவுகள் இன்னும் கூட விரிவுடையன (அதாவது, நாம் நமது பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கைக்கு எதிராக பரிசோதிக்கிறோம்). இது அரிதாக நிகழுமென்பதை நாம் கண்டால் எனில் ( கூறுவதென்றால், 5% முறை வரை), நாம் நமது முடிவுகளை பரிசோதனை கணிப்பினை ஆதரிப்பதாக முடிக்கலாம் - நாம் நமது பூஜ்ய கற்பிதக் கொள்கையை மறுதலிக்கலாம்.

இலக்கிடும் தன்மை
உதாரணம்
வேறுபாடறியும் சோதனை
மாதிரி அளவு