Fisher tett említést a kísérletek érzékenységéről; Neyman és Pearson a statisztikai erő fogalmának bevezetésével precíz módszert biztosított az érzékenység pontos meghatározásához. Ezen kívül mind Fisher, mind pedig Neyman bevezette a konfidenciaintervallum fogalmát (a konfidenciaintervallum Neyman terminusa; ez a kifejezés – és a hozzátartozó logika – maradt meg a közhasználatban), melyet a későbbiekben tárgyalunk. Az érzékenységet három módon lehet meghatározni: statisztikai erővel, konfidenciaintervallumokkal, és úgy, hogy találunk egy hatást, mely szignifikánsan különbözik egy másik referenciahatástól. A következő módszertani irányelvet gyakran figyelmen kívül hagyják: ha nem találunk hatást, és az a tény, hogy nem találtunk hatást, érdekes számunkra, akkor mindig jelezzük az általunk használt módszer érzékenységét. Ha azáltal, hogy nem találunk hatást, nem sikerül egy másik kutató korábbi eredményét megismételnünk, akkor valamilyen formában jelentenünk kell a tanulmányunk érzékenységét. Például kiszámolhatjuk az eljárásunk erejét arra, hogy az eredeti tanulmányban ismertetett hatást kimutassa.30 Tegyük fel, hogy a ginszenggyökér férfiak reakcióidejére gyakorolt hatását szignifikánsnak találjuk, és egy ezt követő tanulmányban, mely csak nőket vizsgál, nem találunk hatást. Ennek az eredménymintázatnak az alapján nem vonhatjuk le a következtetést, hogy a ginszeng eltérő módon hat a férfiakra, mint a nőkre. Lehet, hogy eljárásunk statisztikai ereje a ginszeng hatásának kimutatásához csupán 50% volt, így az egyik esetben találtunk hatást, a másikban pedig nem – ez pontosan olyan sikerarány, amelyet ettől az eljárástól elvárhatunk. Azonban ha azt találtuk, hogy a ginszeng férfiakra gyakorolt hatása szignifikánsan különbözött a nőkre gyakorolttól, akkor ezzel demonstráltuk, hogy a ginszeng különbözőképp hat a férfiakra és a nőkre. Hasonlóképpen, ha egy két változó közötti korrelációt szignifikánsnak találtunk az egyik kondícióban, de nem szignifikánsnak egy másikban, az nem azt jelenti, hogy a két korreláció különbözőnek tekinthető. Meglehet, hogy alacsony statisztikai erőt használtunk. Ha azonban a két korreláció különbségét vizsgáló teszt eredménye lett szignifikáns, akkor levonhatjuk a következtetést, hogy a két korreláció különbözik. Továbbá mielőtt elfogadhatnánk egy nulleredményt abban a kondícióban, amiben nem találtunk hatást, szükség van arra, hogy kimutassuk, tesztünk elég erős volt a legkisebb számunkra érdekes hatás detektálásához.