统计显著性就是统计两组数据之间的平均数或百分比之间差异的显著性。显著性水平的值在0与1之间，数字越小表示越好，也可以说我们看到的差异是由于偶然造成的概率。如果显著性水平为0.05或者更低，则表明由于偶然造成的概率只有5%或者更低，我们就可以说统计结果具有显著性，因此观察到的差异是真实的。
比如，宝马汽车公司想知道在一款赛车游戏内植入自己的品牌是否可行？游戏玩家对于游戏中出现宝马汽车的态度和偏好是怎样的？调查机构可以通过设置对照组的方法来检验消费者的态度。一组玩家的游戏中植入了宝马赛车，一组没有植入。调查结果如表14-11所示。
表14-11 调查结果
从调查的结果来看，在游戏中出现宝马之后，人们的评价更高了，从差异一栏中我们可以看到，数值都有了不同程度的提升。那么，我们是否就可以说，在游戏中植入宝马是可行的呢？
我们再加入显著性的统计来看（如表14-12所示）。
表14-12 加入显著性的统计结果
从显著性的统计来看，只有“认为宝马是真正的动力汽车”一项低于0.05，尽管其他方面的统计数改变也很高，但并没有达到显著性水平，因此，我们可以说：在游戏中植入宝马，对于提高消费者认为宝马是动力汽车的认知作用较大，并且在对宝马其他方面的态度改变也显示了一定的成功。而如果想利用游戏提升知名度、总体积极态度以及购买意愿则需要重点关注那些接近统计显著性的领域，从而提升宝马现在的品牌形象。
