术语“显著性”很有引导性，也很容易被误解，因为该术语的统计意义完全不同于其通常意义。仅仅因为一个差异而具有统计学显著性并不意味着它在生物学或临床上具有重要意思。此外，一个不具有统计学显著性的结果（在第一个试验中）反而可能非常重要。

当使用α = 0.05的传统定义时，如果群体实际上相同，则在不到5%的时间内会出现如此大（或更大）的差异，这种结果称为具有统计学显著性。

“假设检验”整个概念引出了以下结论，即结果是否具有“统计学显著性”，在您必须根据P值的结果作出果断决定的情况下有意义。尽管这种情况会在质量控制条件下发生，但在其他情况下却不会发生。通常，与临床试验一样，决定是基于几种证据作出的。在基础研究中，很少根据一个试验作出决定。

如果无需根据P值作决定，则没有必要声明结果是否具有“统计学显著性”。只需将P值报告为一个数字，无需使用术语“统计学显著性”。更好的方法是仅报告置信区间，不报告P值。