ภาพประกอบของกระบวนการนี้ ลองจินตนาการว่าน้ำหนักเฉลี่ยของตัวอย่างแอปเปิ้ลจาก Orchard A คือ 140 กรัม (5 ออนซ์) ในขณะที่น้ำหนักเฉลี่ยของตัวอย่างจาก Orchard B คือ 170 กรัม (6 ออนซ์) การทดสอบสมมติฐานกำหนดว่าความแตกต่าง 30 กรัม (1 ออนซ์) นี้มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ กล่าวคือ โดยเฉลี่ยแล้วแอปเปิ้ลจาก Orchard B หนักกว่าจริงหรือมากกว่าจาก Orchard A หรือว่าความแตกต่างนั้นเกิดจากตัวอย่างที่ไม่ได้เป็นตัวแทน นักเรียน สมมติฐานว่างจะวางตัวว่าไม่มีความแตกต่างในน้ำหนักเฉลี่ย: "H0: น้ำหนักเฉลี่ยของแอปเปิ้ล Orchard A = น้ำหนักเฉลี่ยของแอปเปิ้ล Orchard B" หลังจากกำหนดเกณฑ์นัยสำคัญ (α = 0.05) แล้ว การทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมจะสร้างสถิติทดสอบและค่า p ที่สอดคล้องกัน กล่าวคือ p = 0.001 เนื่องจากค่า p นี้น้อยกว่า α = 0.05 สมมติฐานที่เป็นโมฆะจึงถูกปฏิเสธ ซึ่งนำไปสู่ข้อสรุปว่ามีความแตกต่างกันจริงและมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างน้ำหนักเฉลี่ยของแอปเปิ้ลของ Orchard A และของ Orchard B อย่างไรก็ตาม หากค่า p มากกว่า α = 0.05 ความแตกต่างน่าจะเกิดจากความบังเอิญ และจะไม่ถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ