“显著”一词极具诱惑力，也容易被误解，因为该词在统计学中的含义与其通常含义截然不同。仅仅因为某种差异在统计学上显著，并不意味着它在生物学或临床层面具有重要性或研究价值。此外，（在首次实验中）未达到统计学显著性的结果，最终可能被证明非常重要。

采用传统定义（α=0.05），当两个总体实际上完全相同时，若出现如此大的差异（或更大的差异）的概率小于5%，则该结果被认为统计学显著。

“假设检验”这一整个框架，其结论是结果是否“统计学显著”，在必须根据单一P值结果做出明确决策的情况下是有意义的。虽然这种情况在质量控制中会出现，但在其他情况下却很少发生。通常，如临床试验中，决策是基于多种证据做出的。在基础研究中，仅凭一次实验就做出决策的情况极为罕见。

若无需依据单一P值做出决策，则无需宣称结果是否“统计学显著”。只需将P值作为数值直接报告，无需使用“统计学显著”这一术语。更佳的做法是仅报告置信区间，而不提及P值。