没有统计学意义的结果在科学研究中是否可用，需结合具体研究目的和上下文综合判断，具体分析如下：

1. 核心结论

   无统计学意义的结果并非绝对无效，但可能无法为研究结论提供充分支持。统计学显著性是评估结果可靠性的重要指标，但需结合研究设计和实际意义综合判断。

2. 可能的原因与影响

   • 样本量不足 ：可能导致结果受偶然因素影响，降低可靠性。

   • 实验设计问题 ：如分组不均衡、未控制变量等，可能使结果不可靠。

   • 数据处理错误 ：如数据录入错误或统计方法不当，可能扭曲结果。

   • 非关键性结论 ：若研究旨在探索新现象而非验证假设，无显著结果可能仍具理论价值。

3. 发表与实际应用

   • 发表门槛 ：多数科学期刊要求结果具有统计学意义，但部分研究（如探索性研究）可能接受无显著结果。

   • 临床与实践意义 ：统计学显著性不等同于实际意义。例如，治疗效果可能无显著差异，但成本更低，仍具临床价值。

4. 后续建议

   若结果无统计学意义，需重新审视实验设计、样本选择及数据处理方法，必要时重新进行实验。应深入分析无显著结果的原因，并探讨其对研究领域的潜在贡献。

无统计学意义的结果并非绝对否定，但需谨慎评估其科学价值和应用前景。