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P值在统计和科学研究中解释简明指南

P值在统计和科学研究中发挥着重要作用，决定了结果的显着性。然而，这些数字经常被误解或曲解，导致有缺陷的结论和有问题的研究实践。这篇文章旨在揭开p值的神秘面纱，从基础知识开始，逐步走向正确的解释。

统计检验中的假设

在推论统计中，我们经常从一个假设开始——基于先验知识或理论对总体进行有根据的猜测。我们通常使用两种类型的假设：

零假设(H?)：这是默认位置，通常表示变量之间没有影响、没有差异或没有关系。

替代假设（H?或H?）：这是与原假设相矛盾的假设，表明存在效果、差异或关系。

假设我们想测试一种新药物是否可以降低血压。我们可以如下设置原假设和备择假设：?

零假设（H?）：新药对血压没有影响。

替代假设(H?)：新药可降低血压。

什么是P值？

p值是假设原假设为真，获得至少与观察到的结果一样极端的结果的概率。

在我们的血压示例中，p值将回答以下问题：如果药物确实没有效果（零假设），我们看到血压下降幅度与实际血压下降幅度相同（或大于）的概率是多少？在我们的研究中观察到？

通常，研究人员使用0.05的显着性水平作为统计显着性的截止值。这在实践中意味着什么：

如果p0.05：这意味着如果原假设为真，我们期望看到与我们的结果一样极端的结果的概率小于5%。在这种情况下，我们通常会拒绝原假设并认为我们的结果具有统计显着性。对于我们的血压示例，我们可能会得出结论，有证据表明药物确实对血压有影响。

如果p0.05：这意味着如果原假设为真，我们预计在超过5%的时间里会看到与我们的结果一样极端的结果。在这种情况下，我们无法拒绝零假设，并认为我们的结果在统计上不显着。对于我们的例子，我们可能会得出这样的结论：我们没有足够的证据表明药物会影响血压。

值得注意的是，这些界限是惯例，而不是硬性规则。尽管p值0.049位于0.05阈值的两侧，但与0.051没有显着差异。此外，统计显着性并不一定意味着实际或临床显着性。

为什么P值令人困惑

P值经常被误解，因为：

它们是违反直觉的：它们并没有告诉我们假设正确的概率，而是告诉我们在给定特定假设（零）的情况下数据的概率。

它们基于假设场景：我们正在考虑我们实际上并未执行的重复实验中结果的概率。

它们经常被误解：许多人错误地认为低p值“证明”了他们的替代假设。

它们没有提供我们需要的所有信息：p值并不能告诉我们效应的大小或重要性，只能告诉我们其统计显着性。

正确解释P值的5个技巧

现在我们已经介绍了基础知识和常见陷阱，让我们探讨正确解释p值的五个基本技巧：

考虑背景和研究设计：不应孤立地解释P值。考虑样本量、效应大小和研究的总体设计等因素。大型研究中较小的p值可能代表微小的、几乎不显着的影响，而小型研究中较大的p值可能表明值得进一步研究的影响。

将置信区间与p值一起使用：置信区间为真实总体参数提供一系列合理值。它们为您提供有关估计精度和潜在影响大小的更多信息，而这些信息仅靠p值无法提供。

避免使用暗示相关性因果关系的语言：相关性研究中的低p值并不能证明因果关系。在讨论结果时，请谨慎使用“影响”、“影响”或“变化”等语言，除非您的研究设计特别允许因果推论。

报告准确的p值：报告准确的p值（例如，p=0.032），而不是仅仅说明p0.05或p0.05。这提供了更多信息，并允许读者对证据的强度做出自己的判断。

考虑重复和荟萃分析：单个研究，即使p值非常低，也可能会产生误导。寻找多项研究中的重复结果，并考虑结合多项研究结果的荟萃分析，以便更深入地了解效果。

通过遵循这些提示，您将能够更好地正确解释p值，并将其用作统计工具包中众多工具中的一种。请记住，p值只是理解研究结果的难题之一，应始终在研究设计、效应大小和实际意义的更广泛背景下进行考虑。