শক্তিশালী মান ত্রুটিগুলি অর্থনীতিতে সাধারণ অনুশীলনে পরিণত হয়েছে। শক্তসমর্থ স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি সাধারণত অ-শক্তিশালী (স্ট্যান্ডার্ড?) স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির চেয়ে বড় হয়, সুতরাং অনুশীলনটি রক্ষণশীল হওয়ার প্রচেষ্টা হিসাবে দেখা যেতে পারে।
বড় আকারের নমুনায় ( যেমন, আপনি যদি লক্ষ লক্ষ পর্যবেক্ষণ বা "মাত্র" হাজার হাজার পর্যবেক্ষণের সাথে ডেটা সেট সহ সেন্সাসের ডেটা নিয়ে কাজ করছেন), হিটারোস্কেস্টাস্টিটি পরীক্ষাগুলি অবশ্যই ইতিবাচক হয়ে উঠবে, সুতরাং এই পদ্ধতিটি উপযুক্ত।
হেটেরোস্কেস্টাস্টিটির বিরুদ্ধে লড়াইয়ের আরেকটি উপায় হ'ল ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি হ'ল তবে দৃ down় স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির ব্যবহারের বিপরীতে প্যারামিটারগুলির জন্য অনুমানগুলি পরিবর্তিত করার কারণে এই পদ্ধতির বিষয়টি অবনমিত হয়েছে। আপনার ওজন যদি ভুল হয় তবে আপনার অনুমানটি পক্ষপাতদুষ্ট। যদি আপনার ওজন সঠিক হয় তবে আপনি শক্তিশালী স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির সাথে ওএলএসের চেয়ে ছোট ("আরও দক্ষ") স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি পান।