判断两个值的差异是否显著，‌关键在于确定这种差异是真实存在还是由随机波动引起‌。‌统计检验（如t检验、卡方检验）‌和‌效应量分析‌是核心方法，而‌p值小于0.05通常视为统计显著‌。以下是具体分析要点：

1. ‌明确比较目的‌
   若比较两组数据的均值差异，需选择参数检验（如t检验）或非参数检验（如Mann-Whitney U检验）；若是比例差异，则适用卡方检验。实验设计（如样本量、数据分布）直接影响方法选择。

2. ‌计算统计量与p值‌
   通过假设检验计算统计量（如t值、Z值），并与临界值对比。若p值低于预设显著性水平（如0.05），可认为差异显著，但需注意‌p值易受样本量影响‌，大样本可能放大微小差异。

3. ‌结合效应量评估实际意义‌
   统计显著未必代表实际意义显著。效应量（如Cohen's d、η²）能量化差异大小。例如，d=0.2为小效应，d=0.8为大效应，需根据领域标准判断。

4. ‌检查置信区间‌
   若差异的95%置信区间不包含零值，可佐证显著性。区间宽度还能反映估计精度，窄区间说明结果更可靠。

差异显著性需综合统计检验、效应量和实际场景判断，避免仅依赖p值。建议同时报告置信区间和效应量，提升结论的可信度与实用性。