Пропуск дефиса иногда может изменить смысл предложений или, по крайней мере, они могут стать двусмысленными. Это может происходить, особенно в статьях, в которых описываются статистические тесты или вводятся алгоритмы для оценки p-значений, но можно также описать методы, которые не имеют ничего общего со статистикой, и при этом вычислять p-значения из t-тестов (но не p-значений с использованием статистических т-тесты). В этом контексте дефисы действительно были бы необходимы, даже если авторы обычно стараются избегать обозначений, которые можно легко спутать.
Пример (с неправильным выбором обозначений): Мы хотели бы найти набор шаблонов сильных ассоциаций и оценить вероятность того, что результат был бы случайным. На первом этапе мы ищем z лучших моделей с некоторой оценкой добродетели. Таким образом, после фазы поиска у нас будет z баллов (но z-баллов). Затем мы оцениваем лучшие образцы с помощью рандомизированного теста. Мы генерируем t случайных наборов данных и оцениваем оценку z: th лучшего шаблона в каждом наборе данных. Итак, мы выполняем t-тесты (но не t-тесты) и выводим оценку z: th лучшего шаблона. Мы обнаруживаем, что значения p (но не значения p) всех значений t-оценки лучше, чем исходный z: th-лучший шаблон. Следовательно, мы можем оценить, что вероятность случайного получения z столь хороших паттернов равна p / t.