统计学意义描述是指通过统计方法和指标，对研究结果的可靠性和普遍性进行解释和推断的过程。它帮助我们判断研究结果是否真实、有效，并评估其在总体中的应用价值。

1. P值（P-value）

P值是统计学中常用的指标，用于判断研究结果是否具有统计学意义。它表示在原假设为真的情况下，观察到当前结果或更极端结果的概率。通常，当P值小于0.05时，我们认为结果具有统计学意义，即拒绝原假设。

2. 置信区间（Confidence Interval）

置信区间是另一个重要的统计学指标，用于描述估计值的不确定性。它表示在一定的置信水平下，总体参数可能落在的范围内。置信区间越窄，估计值的不确定性越小；置信区间越宽，估计值的不确定性越大。

3. 效应量（Effect Size）

效应量是衡量研究结果重要性的指标，用于描述自变量对因变量的影响程度。常见的效应量指标包括相关系数、差异系数和优势比等。效应量越大，研究结果越重要；效应量越小，研究结果越不重要。

4. 统计检验（Statistical Test）

统计检验是用于判断研究结果是否具有统计学意义的数学方法。常见的统计检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验和回归分析等。选择合适的统计检验方法，可以提高研究结果的准确性和可靠性。

5. 样本量（Sample Size）

样本量是研究中包含的个体数量，对研究结果的统计学意义有重要影响。通常，样本量越大，研究结果越可靠；样本量越小，研究结果的可靠性越低。在研究设计阶段，需要根据研究目的和统计方法，合理确定样本量。

通过以上几个方面的描述，我们可以更全面地理解和解释研究结果的统计学意义，从而为科学决策提供更可靠的依据。在实际应用中，需要根据具体的研究问题和数据特点，综合考虑各种统计学指标，以得出准确、可靠的结论。