Для определения значимости или незначимости различий между числами используют различные статистические методы, в том числе:

• Проверка гипотез. 3 Обычно гипотезы принимают форму двух взаимодополняющих утверждений: нулевой гипотезы (H0) и альтернативной гипотезы (H1). 3 Нулевая гипотеза представляет статус-кво или отсутствие эффекта, альтернативная гипотеза предполагает наличие значительного эффекта или различия. 3
• Количественная оценка неопределённости. 3 Для этого используют статистический показатель — p-значение. 3 Оно представляет собой вероятность наблюдения данных при условии, что нулевая гипотеза верна. 3 Низкое значение p указывает на то, что наблюдаемые результаты вряд ли являются результатом случайности. 3
• Выбор критерия. 1 Используют односторонний или двусторонний критерий. 1 Первый подходит для случаев, когда известно, в какую сторону от нормального значения могут отклониться данные. 1 Второй критерий лучше выбирать, если трудно понять возможное направление отклонения данных от контрольной группы значений. 1
• Определение уровня значимости. 1 Если р-значение меньше или равно уровню значимости, данные можно считать статистически значимыми. 1
• Использование параметрических методов. 4 Их применяют для данных, полученных в метрических шкалах (интервальных или относительных) при распределениях, близких к нормальным. 4 Основаны на таких показателях, как среднее и стандартное отклонение. 4
• Применение непараметрических методов. 4 Их используют, если исследователь имеет дело с данными, полученными в неметрических (номинативных или порядковых) шкалах или выборки слишком малы. 4 К таким методам относятся, например, критерий χ2 (хи-квадрат), Манна-Уитни, Уилкоксона. 4

Также для определения различий между группами используют t-тесты и дисперсионный анализ. 5