przypadkowy) możemy spodziewać się obserwacji przypadkowo wprowadzających badacza w błąd. W częstościowej interpretacji prawdopodobieństwa wynik każdego eksperymentu rozpatruje się jako jeden z nieskończonej liczby losowych, potencjalnych pomiarów nieznanych stałych wartości. Ponieważ znane są właściwości statystyczne modelu, można obliczyć – prawdopodobieństwo uzyskania obserwacji danych D, lub bardziej skrajnych, przy założeniu hipotezy H. Jeśli prawdopodobieństwo to (tzw. wartość p) jest mniejsze od przyjętej przez badacza wartości krytycznej, może przyjąć, że dane są przesłanką na rzecz falsyfikacji hipotezy H, i nie pomyli się czyniąc tak częściej niż wyznacza wybrana wartość krytyczna. Należy zwrócić jednak uwagę, że – kontrintuicyjnie – w podejściu częstościowym nie mówi się o odwrotnym, często bardziej interesującym badaczy prawdopodobieństwie: a więc pewności jaką można przypisać badanej hipotezie na podstawie obserwacji. Wartość ta koreluje jedynie słabo, zależnie od mocy i poziomu istotności użytego testu, z . Podejście częstościowe zapewnia więc konkretny poziom pewności co do decyzji, ale nie daje bezpośrednio wiedzy co do prawdopodobieństwa hipotez.