"统计学显著"这个词很有诱惑力，也很容易被曲解，因为这个词在统计学上的使用有完全不同于其通常意义的含义。统计学上的差异显著，并不意味着它在生物学或临床上是重要或有趣的。此外，一个在统计学上并不显著的结果（在第一次实验中）可能会变成非常重要的结果。

按照传统的定义（α=0.05），如果两个群体实际上是相同的，那么在不到 5%的情况下会出现这么大（或更大）的差异，那么这个结果就被认为具有统计学显著性。

假设检验 "的整个结构导致一个结果是或不是 "统计学显著 "的结论，这在您必须根据一个 P 值的结果做出决定的情况下是有意义的。虽然这种情况在质量控制中时有发生，但在其他情况下并不会真正发生。通常情况下，与临床试验一样，决策是基于多种证据做出的。在基础研究中，很少会根据一次实验就做出决定。

如果不需要根据一个 P 值做出决策，那么就没有必要宣布一个结果 "统计学显著 "与否。只需以数字形式报告 P 值，而无需使用 "统计学显著 "一词。更好的办法是，只报告置信区间，而不报告 P 值。