En este artículo se revisan los métodos estadísticos más habituales usados en el análisis de datos en agricultura, tanto para comparar tratamientos como para expresar la incertidumbre respecto a un parámetro estimado. Se subraya que son muy frecuentes las interpretaciones erróneas de estos métodos, se indica su interpretación correcta y sus limitaciones, y se propone una metodología más informativa para presentar los resultados. Se discute el concepto de “valor relevante”, que se propone como fundamental para el diseño de experimentos y la interpretación de los resultados. Finalmente se propone una alternativa bayesiana al análisis de datos.