Statistische Signifikanz bedeutet, dass ein Forschungsergebnis mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht allein durch Zufall entstanden ist. Sie wird üblicherweise als p-Wert ausgedrückt: die Wahrscheinlichkeit, ein mindestens ebenso extremes Ergebnis wie das beobachtete zu erhalten, unter der Annahme, dass die Nullhypothese zutrifft.

Konventionsgemäß wird ein p-Wert unter 0,05 oft als statistisch signifikant angesehen, obwohl dieser Schwellenwert willkürlich ist und im Kontext interpretiert werden sollte. Die Signifikanz hängt sowohl von der Effektstärke als auch vom Stichprobenumfang ab. Ein winziger Effekt kann in einer sehr großen Stichprobe signifikant sein; ein substanzieller Effekt hingegen möglicherweise nicht in einer kleinen. Signifikanz ist nicht gleichbedeutend mit praktischer oder theoretischer Bedeutung.

Forscher werden zunehmend dazu angehalten, neben p-Werten auch Effektstärken und Konfidenzintervalle anzugeben und die 0,05-Schwelle nicht als starre Trennlinie zwischen Wahrheit und Rauschen zu betrachten. Die Replikation bleibt der ultimative Test für die Verlässlichkeit eines Befundes.

Wenn ein Ergebnis unter der Annahme reinen Zufalls unwahrscheinlich ist, wird es als statistisch signifikant bezeichnet.