कुछ बायेसियन अक्सर "अधिक अद्वितीय नमूना वितरण नहीं है" बताते हुए आक्रमण पर हमला करते हैं क्योंकि यह शोधकर्ता (क्रूसके, एगुइनिस, और जू, 2012, पृष्ठ 733) के इरादों पर निर्भर करता है।
उदाहरण के लिए, कहते हैं कि एक शोधकर्ता डेटा संग्रह शुरू करता है, लेकिन 40 प्रतिभागियों के बाद उनकी धनराशि अप्रत्याशित रूप से कट गई। नमूना वितरण (और बाद के CI और पी-मान) को यहां भी कैसे परिभाषित किया जाएगा? क्या हम मान लेंगे कि प्रत्येक घटक का नमूना N = 40 है? या इसमें अलग-अलग एन के साथ नमूने शामिल होंगे, प्रत्येक आकार के साथ अन्य यादृच्छिक समय द्वारा निर्धारित किया जाता है कि उनकी फंडिंग में कटौती हो सकती है?
टी, एफ, ची-स्क्वायर (आदि), पाठ्यपुस्तकों में पाए जाने वाले अशक्त वितरण सभी मानते हैं कि एन सभी घटक नमूनों के लिए निश्चित और स्थिर है, लेकिन व्यवहार में यह सही नहीं हो सकता है। प्रत्येक अलग-अलग रोक प्रक्रिया के साथ (जैसे, एक निश्चित समय अंतराल के बाद या जब तक मेरा सहायक थक नहीं जाता है) एक अलग नमूना वितरण लगता है, और इन 'आजमाए हुए और सच्चे' निश्चित-एन वितरण का उपयोग करना अनुचित है।
अतिवादी सीआई और पी-मूल्यों की वैधता के लिए यह आलोचना कितनी हानिकारक है? क्या सैद्धांतिक खंडन हैं? ऐसा लगता है कि नमूना वितरण की अवधारणा पर हमला करते हुए, लगातार अनुमान के पूर्ण संपादन तप है।
किसी भी विद्वानों के संदर्भ की बहुत सराहना की जाती है।