统计学中的p值是什么？怎么使用？

李升伟 整理
在统计学中，p值（p-value）是帮助研究者判断假设检验结果是否具有统计显著性的重要指标。以下是关于p值的详细表明和使用方法：
1. p值的定义

p值表现在原假设（H0）为真的情况下，观察到当前样本结果（或更极端结果）的概率。
简单说：p值越小，说明当前数据与原假设的矛盾程度越大。
比方，若p=0.03，表现假如原假设成立，仅有3%的概率观察到当前数据。
2. p值的焦点作用

判断是否拒绝原假设：
假如p值 ≤ 预先设定的显著性水平（如α=0.05），则拒绝原假设，认为结果具有统计显著性。
假如p值 > α，则无法拒绝原假设，结果不显著。
3. 如何使用p值？

步调示例：

• 1.设定假设：
  

原假设（�0H0）：比方，“药物无效”（两组疗效无差别）。
备择假设（�1H1）：比方，“药物有效”（两组有差别）。

• 2.选择显著性水平（α）：
  

常用α=0.05（5%），但可根据研究领域调整（如α=0.01更严格）。

• 3.盘算p值：
  

通过统计检验（如t检验、卡方检验等）盘算p值。

• 4.做出决策：
  

p ≤ α：拒绝�0H0，认为结果显著。
p > α：不拒绝�0H0，无足够证据支持差别。
4. 留意事项

• p值 ≠ 效应大小：
  
  
  
  • p值仅反映统计显著性，不说明现实效果强弱。需结合效应量（如Cohen’s d、OR值等）。
    
  
  
• p值 ≠ 原假设为真的概率：
  
  
  
  • p值是基于原假设盘算的概率，而非原假设本身的可信度。
    
  
  
• 避免p值滥用：
  
  
  
  • 不要仅凭p<0.05就得出“重要”结论，需结合研究设计、样本量和现实意义。
    
  
  

5. 常见误区

• “p=0.06” vs “p=0.04”：
  
  
  
  • 两者现实差别不大，但按α=0.05尺度会被划分为“不显著”和“显著”，需谨慎表明。
    
  
  
• 多次检验标题：
  
  
  
  • 多次检验会增长假阳性风险，需校正（如Bonferroni校正）。
    
  
  

6. 举例说明

场景：比力两种药物的疗效，t检验得到p=0.02（α=0.05）。
结论：拒绝原假设，认为两组疗效差别显著（但需查抄效应量是否具有现实意义）。
总结

p值是统计学中衡量证据强度的工具，但需结合其他指标和配景知识合理解读。正确使用p值能帮助科学决策，但太过依赖或误解大概导致错误结论。
（来自deepseek问答。）

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