O p-valor pode ser definido como uma probabilidade que informa o nível de incompatibilidade dos dados observados com um modelo teórico esperado. Por essa razão, atua como um dos principais parâmetros de significância estatística de pesquisas empíricas. Contudo, a utilização incorreta, associada a problemas como viés de publicação e ausência de padrões específicos de reprodutibilidade, tem gerado problemas em áreas do conhecimento. Objetivo do trabalho é discutir aspectos ligados à importância do p-valor nas pesquisas empíricas. O estudo é teórico-reflexivo, baseado nas recomendações da Associação Americana de Estatística sobre a correta interpretação do p-valor. Além disso, discutimos o papel da significância estatística a partir de uma perspectiva empírica. Em particular, o p-valor: (1) não informa a probabilidade de que a hipótese nula é verdadeira; (2) não indica que os resultados foram produzidos aleatoriamente; (3) não estima o tamanho do efeito observado; (4) não mensura a importância substantiva dos resultados; (5) nunca deve ser interpretado sozinho; (6) não deve ser interpretado quando os pressupostos de seu cálculo forem violados e (7) não pode ser interpretado quando se trabalha com a população. A discussão crítica sobre a utilização de testes de significância é sinal de maturidade estatística. Contudo, os pesquisadores não podem decidir sobre como utilizar o p-valor antes de compreenderem integralmente o seu papel na pesquisa empírica.