在统计学中，“有统计学意义”通常指的是一个统计检验的结果表明观察到的数据差异或关联并非偶然发生，即这种差异或关联在统计学上被认为是可靠的。具体来说，这意味着如果重复进行相同的实验或观察，那么得到类似结果的概率非常小（通常小于0.05，即5%的显著性水平）。
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然而，有统计学意义并不直接代表实际差异的大小。以下是几个原因：
1. 效应量的大小：即使统计检验显示有统计学意义，差异或关联的实际大小也可能很小。例如，一个药物可能显著降低了疾病的发病率，但这种降低可能非常微小，对实际生活的影响不大。
2. 样本量：样本量的大小也会影响统计检验的显著性。一个较大的样本量可能会发现即使是微小的差异也具有统计学意义，但实际差异可能并不重要。
3. 统计显著性与临床或实际意义：统计学上的显著性并不意味着在临床或实际应用中有重要意义。有时，即使统计上显著，差异可能太小，不足以在实际中产生重要影响。
4. 多重比较问题：当进行多个统计检验时，即使其中一个检验显示有统计学意义，也不能肯定地说该差异是重要的。多重比较会增加得到假阳性结果的风险。
5. 类型I和类型II错误：统计学检验可能会犯两种错误：类型I错误（错误地拒绝了真实的零假设）和类型II错误（错误地接受了错误的零假设）。即使一个检验显示出统计学意义，也不能完全排除这两种错误的可能性。
因此，在解释统计结果时，需要综合考虑统计显著性、效应量的大小、样本量、实际意义等因素。仅仅因为一个结果具有统计学意义，并不意味着它具有实际意义或重要性。
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