可能显著，可能不显著。显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。

这个严谨的说，就直接对这个p=0.05进行一个讨论可能是显著也可能是不显著，因此可以在以后的研究中扩大样本量进一步求证。但实际是你双击以下那个0.05肯定后面还有很多隐藏的位数。所以不可能是恰好等于0.05，一般都是大于0.05

扩展资料

如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。常用的显著性水平是0.05，0.01和0.001[1]。

不同的水平各有优缺点。水平越小，判定显著性的证据就越充分，但是不拒绝错误零假设的风险，犯第二类错误的可能性就越大，统计效力就越低。

选择水平不可避免地要在第一类错误和第二类错误之间做出权衡。如果犯第一类错误造成的后果不严重，比如在试探性研究中，我们可以将α水平定得高一些，如0.05或0.1。

如果研究样本很小，为了提高统计效力，我们在某些研究中也不妨提高口水平。但是，如果犯第一类错误造成的后果很严重，比如我们要基于某项研究发现决定是否在全国推行某项教学改革，我们则需要将α水平定得低一些，如0.01或0.001。

参考资料：百度百科-显著性检验