结果在现实世界里都很显着。例如对药品的研究得出其具有统计的显着性差异，但是实际上药品可能毫无益处。这样的药品不会很有效地帮助病人康复。由于假设检验中可能更加偏向于某一假设（如零假设），在大尺度研究中可能会对微小差异过度夸张，因此这中方法受到批评。显着性差异所得出的重大差额并不一定在现实中有意义，但是我们仍旧可以据此设计出相应的实验。在报告假设是否被证伪时，一些方法不仅仅报告显着性差异和p值。p值并不代表效应的尺度。更好更常用的方法使报告置信区间。虽然该值是从相同的假设测试或p值计算过程中得出的，但是