Według wielu przeglądów i komentarzy błędne interpretacje wartości są w naukach powszechne.
Wartość jest używana we wnioskowaniu częstościowym przy weryfikacji hipotez statystycznych jako narzędzie kontroli błędów pierwszego rodzaju, polegających na uznawaniu fałszywych hipotez za prawdziwe. Jeśli wartość jest niższa, niż przyjęty z góry poziom istotności statystycznej (oraz jeśli model jest trafny, a jego założenia spełnione) można postępować tak, jakby hipoteza zerowa została odrzucona.
Wartość to prawdopodobieństwo skrajnych danych przy założeniu hipotezy zerowej: Można je rozumieć jako stopień, w jakim dane są zaskakujące, jeśli nie spodziewaliśmy się wykryć w danych niczego odbiegającego od założonej hipotezy zerowej (często jest nią brak efektu). Wartości nie należy mylić z prawdopodobieństwem danych przy założeniu alternatywnej hipotezy badawczej ani z prawdopodobieństwem hipotez w świetle danych; mogą mieć one zupełnie inne wartości: