1. Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de
un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional.
Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara
la estadística muestral, así como la media (x), con el
parámetro hipotético, se compara con una supuesta media
poblacional. Después se acepta o se rechaza el valor
hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo
si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la
hipótesis es cierta.

2. La validación de un modelo se puede definir como
la demostración de su exactitud para una
aplicación concreta. En este sentido, la exactitud
es la ausencia de error sistemático y aleatorio: en
metrología se conocen habitualmente como
fidelidad y precisión respectivamente

3. El libro de McCullagh y Nelder sobre modelos lineales
(1989) es una fuente valiosa de información sobre los métodos
de creación de modelos estadísticos y en él se describen algunos
principios generales para la aplicación de los modelos
matemáticos, destacando tres principios para el creador de
modelos:
1. Todos los modelos son erróneos, pero algunos son más útiles
que otros.
2. No hay que enamorarse de un modelo con la exclusión de
otros.
3. Hay que comprobar cuidadosamente el ajuste de un modelo a
los datos.

4. Conviene señalar, sin embargo, que algunos
modelos no se pueden validar plenamente, pero es posible
validar componentes o módulos del modelo de manera
individual. Dee (1995) ha señalado cuatro aspectos
importantes asociados con la validación de modelos, como
sigue:
 Validación conceptual
 Validación de algoritmos
 Validación de códigos informáticos
 Validación funcional

5. La validación conceptual se refiere a la pregunta de si el
modelo representa con exactitud el sistema que se está
estudiando. Habitualmente la validación conceptual es en
gran medida cualitativa y la mejor manera de comprobar
una es cotejarla con la opinión de expertos con
conocimientos científicos diferentes.
La validación de algoritmos es la traducción de los
conceptos del modelo en fórmulas matemáticas.

6. La validación de códigos informáticos se refiere a la
aplicación de fórmulas matemáticas en el lenguaje
informático. Un requisito previo esencial son las buenas
prácticas de programación (es decir, modular y plenamente
documentada).
La validación funcional es la verificación del modelo frente a
observaciones obtenidas de manera independiente. La
evaluación ideal consiste en obtener los datos pertinentes del
mundo real y realizar una comparación estadística de los
resultados simulados y las observaciones.