显著性差异通常通过统计检验来计算，常用的统计检验方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。以下是使用t检验计算两个样本之间显著性差异的基本步骤：
提出假设
零假设（H0）：两个样本的均值没有显著差异。
备择假设（H1）：两个样本的均值存在显著差异。
计算检验统计量
对于两个独立样本的t检验，t值的计算公式为：
$$ t = \frac{{\bar{x}_1 - \bar{x}_2}}{{s_1^2/n_1 + s_2^2/n_2}} $$
其中，
\（ \bar{x}_1 \） 和 \（ \bar{x}_2 \） 是两个样本的均值。
\（ s_1^2 \） 和 \（ s_2^2 \） 是两个样本的方差。
\（ n_1 \） 和 \（ n_2 \） 是两个样本的样本量。
确定显著性水平
通常取 \（ \alpha = 0.05 \） 或 \（ \alpha = 0.01 \） 作为显著性水平。
查找临界值
根据自由度和显著性水平从t分布表中查找对应的临界值。
比较检验统计量与临界值
如果计算出的t值的绝对值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个样本的均值存在显著差异。
做出结论
根据比较结果，得出是否存在显著差异的结论，并以P值的形式表示。
如果P值小于显著性水平（例如P < 0.05），则认为差异显著；如果P值大于或等于显著性水平，则认为差异不显著。
以上步骤适用于两个样本均值的比较。如果有多个样本或需要比较多个均值之间的差异，可能需要使用方差分析（ANOVA）等方法。
需要注意的是，实际应用中可能还需要考虑数据的正态性、方差齐性等因素，以及使用适当的统计软件来进行计算