显着性的差异.对于给出的问题，统计学很少回答简单的是或否。它的解释常常是以统计的显着性差异出现，汇报可以将零假设精确证伪的概率值（这也被称作是p值、假定值）。显着性差异并不一定代表所有的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