A Neyman–Pearson-féle megközelítés meghatározza a statisztikát felhasználó kutatók, többek között pszichológusok folyóiratai által gyakran hallgatólagosan elfogadott ortodox filozófiát, és azokat a kereteket, melyek között a matematikai statisztikát fejlesztik. A publikált tanulmányok szerzői közül sokan letérnek az ortodox megközelítés által kijelölt útról (talán a többség), mégis, ha vita alakul ki a statisztika helyes használatáról vagy értelmezéséről, akkor a Neyman–Pearson-filozófiára való hivatkozás mindegyik másik megközelítésre való hivatkozásnál hatékonyabb. Ennek a filozófiának megvan a saját koherens logikája, melyet meg kellene értenie minden kutatónak, és mindenkinek, aki a kutatások eredményeit felhasználja. A kitartó kudarc a filozófia megértésében számos értelmezési hibához és hibás kutatással kapcsolatos döntéshez vezetett. A félreértések nagy része onnan ered, hogy sok kutató saját tudtán kívül a statisztikáról bayesiánus módon gondolkozik, és anélkül, hogy ezt átlátná, azt hiszi, hogy a Neyman–Pearson-féle statisztika bayesiánus kérdésekre ad választ (Oakes, 1986). A zavar olyan széles körben elterjedt, hogy többen ismételten azt javasolják, hogy a pszichológusok tegyenek le végleg a szignifikanciavizsgálatról (áttekintésért lásd pl. Harlow–Mulaik–Steiger, 1997). Valójában Fisher úgy tekintett a szignifikanciavizsgálatra, mint arra az eszközre, melyet a kutató az elméletalkotásnak csak a legkorábbi fázisaiban alkalmaz. Neyman számos statisztikaalkalmazásában ritkán használta a hipotézisvizsgálatot – helyette inkább modell paraméterek körüli konfidenciahatárokat adott meg. Ezzel kapcsolatos, hogy az utóbbi évtizedek során sokan javasolták, hogy a kutatóknak rendszeresebben kellene konfidenciaintervallumokra támaszkodnia. Például az amerikai pszichológiai egyesület (American Psychological Association) 2001-es publikációs kézikönyve szerint a konfidenciaintervallumok jelentik a legjobb közlési stratégiát. A változás mindeddig lassúnak bizonyult, de a kedves olvasó segíthet az új alapok megteremtésében.