推斷性統計是指實驗各個組可能有不同的算術平均數，但是，這種不同也可能完全基於隨機的水平。即使沒有實驗的操控，人在操作時，也常常會有各種波動。兩22組被試在某個變數上的均散不同，但是卻和實驗調控沒有關係的情況也是很常見的。比如，你將十枚硬幣兩次扔在桌子上，兩次得到E面向上的個數可能就不一樣，而且兩次正面向上的個數一樣比不一樣的機會要少得多。
實驗各個組可能有不同的算術平均數，但是，這種不同也可能完全基於隨機的水平。即使沒有實驗的操控，人在操作時，也常常會有各種波動。兩22組被試在某個變數上的均散不同，但是卻和實驗調控沒有關係的情況也是很常見的。比如，你將十枚硬幣兩次扔在桌子上，兩次得到E面向上的個數可能就不一樣，而且兩次正面向上的個數一樣比不一樣的機會要少得多。這樣一來，我們就產生了一個疑問，兩組閱的差別是不是大到足夠的程度，使我們能肯定其差異不是隨機發生的，而確實是實驗的自變數的變化所造成的？推斷性統計能有效地告訴我們差異是否因為隨機的因素造成的。如果我們能夠排除隨機性的解擇，我們就能推斷出差異就是實驗調控所產生的。
對於兩組的實驗，推斷性統計通常用t檢驗。對兩組以上的實驗，我們用方差分析的方法來檢驗。這兩種檢驗都給我們一個值，對t檢驗，我們獲得一個t值；我們得到一個F值。最重要的是，我們還要確定差異的機率，但Hp值。因為對某－特定的數據，t值和F值也可能出於隨機的原因，而非實際效應（差異）而產生。p值越小，結果的意義越大，我們就越能推斷差異是由自變數的變化而產生。均數之闊的差異越大，在一個條件內每次觀測間均數的離散程度（標準差）越小都會使p值變小。特別是，如果樣本的量增加，容易獲得小的p值。犬的樣本能夠給我們的實驗增加統計效率，更容易發現顯著的差異。
