Pojęcie to wywodzi się z podejścia częstościowego w metodologii weryfikacji hipotez statystycznych.
Moc zależy bezpośrednio i przede wszystkim od poniższych czynników:
wielkości próby użytej w badaniu rzeczywistej wielkości efektu na tle losowej zmienności w populacji przyjętego poziomu istotności α (najczęściej 0,05)
Testy różnią się ponadto mocą pomiędzy sobą, w zależności od tego na ile są stratne informacyjne, oraz w jakim stopniu leżący u ich podłoża model statystyczny jest w konkretnej sytuacji dostosowany do problemu badawczego i charakteru danych.
Wysoka moc statystyczna w projektowanych badaniach zwiększa precyzję i wiarygodność oszacowań. Realizowanie badań o niskiej mocy może być marnotrawstwem zasobów, ponieważ już na wstępie nie mają szans uzyskać konkluzywnych rezultatów. Niska moc w połączeniu z efektem szuflady zaburza proporcje pomiędzy błędami I i II rodzaju oraz prawidłowymi rozpoznaniami w publikacjach, i zniekształca naukowy obraz rzeczywistości. Statystyk Jacob Cohen zalecił badaczom i wydawcom publikacji naukowych dążenie do przyjęcia konwencjonalnego poziomu mocy co najmniej 0,8 – analogicznie do używania konwencjonalnego poziomu istotności α=0,05.