心理學家在處理統計與實踐之間的關係時，常常面臨挑戰。統計方法為心理學研究提供了定量分析的工具，幫助研究者從數據中得出結論。然而，統計結果的有效性高度依賴於研究設計和數據的質量。如果研究設計存在缺陷，如樣本選擇偏差或實驗控制不足，即使統計結果顯著，也可能無法準確反映實際情況。
此外，心理學家有時可能會過度依賴統計顯著性，而忽視效應大小和實際意義。統計顯著性僅表明結果不太可能是隨機產生的，但它並不直接說明結果的實際重要性。例如，一個在統計上顯著但效應量很小的發現，可能在實踐中幾乎沒有套用價值。
另一個常見的問題是「p值操縱」或「數據挖掘」，即通過不斷嘗試不同的統計測試或數據子集，直到找到顯著的結果。這種做法雖然可能在統計上產生顯著結果，但增加了假陽性的風險，從而混淆了統計與實踐之間的真實關係。
因此，心理學家在套用統計方法時，需要謹慎考慮研究設計的合理性、數據的質量以及統計結果的實際意義。只有這樣，才能確保統計結果能夠有效地指導實踐，而不是誤導實踐。