Bardzo często dzieje się tak, że założone przez nas hipotezy potwierdzają się częściowo, a niekiedy w sposób całościowy wskazują na odwrotne zależności. O ile badania były przeprowadzone w sposób rzetelny, a wyłoniona próba prowadzona była w sposób losowy, nie należy na siłę zmieniać w swoich pracach hipotez i założeń wyszukując „na siłę” określonych różnic istotnych statystycznie, na zasadzie „aby coś wyszło”. Otóż jeśli nie obserwujemy żadnych związków, ewentualnie jeśli są one  inne od naszych przypuszczeń, czasem jest o wiele bardziej interesujące, aniżeli potwierdzanie rzeczy oczywistych. Dla przykładu równie ciekawym jest fakt, gdy dowiadujemy się, że kobiety częściej od mężczyzn robią zakupy w galeriach handlowych, jak również, że częstość ta zbliżona jest zarówno u kobiet jak i mężczyzn. W związku z wysokim podobieństwem  wykonywania zakupów w galeriach handlowych przez kobiety i mężczyzn różnica nie okaże się istotna statystycznie i jest to całkiem naturalna sprawa. Należy zatem uświadomić sobie, że zależności istotne statystycznie to takie, które informują o różnicach w odpowiedziach np. między kobietami i mężczyznami, natomiast brak różnic istotnych statystycznie bardzo często spowodowany jest wysokim podobieństwem udzielanych przez nich odpowiedzi. Uzyskanie odwrotnych związków, zupełnie innych jak w założonych hipotezach to kolejne zjawisko, które bardzo często weryfikuje naszą wiedzę i zasługuje na szczególną uwagę, dlatego nie powinniśmy zmieniać naszych wcześniejszych założeń w związku z tym faktem, ale powinniśmy dokładnie opisać uzyskane wyniki we wnioskach tzn. co uzyskaliśmy i jaka część wiedzy została zaktualizowana. Reasumując, brak istotnych różnic w analizach statystycznych nie informuje o braku poprawności analiz, ale bardzo często wskazuje na podobieństwo odpowiedzi ankietowanych w badanych grupach.