当 P 值小于 0.05 时：了解统计显着性
当p值小于0.05时，表明通过随机机会观察到获得的结果的概率小于5%，提供了拒绝原假设而支持备择假设的证据，表明结果之间存在统计上显着的效应或关系。正在研究的变量。
“当 P 值小于 0.05 时”是什么意思？
当 p 值小于 0.05 时，在零假设为真的假设下，观察到所得结果或更极端结果的概率小于 5%。 该阈值被广泛用作统计显着性的基准，这意味着所观察到的效应或研究变量之间的关系不太可能是偶然发生的。 在这种情况下，研究人员通常会拒绝零假设，转而支持备择假设，表明存在统计上显着的效应或关系。 然而，在解释 p 值小于 0.05 的结果时，必须考虑背景、效应大小和潜在偏差。
亮点
- P 值 < 0.05 表示反对原假设的证据，表明存在统计上显着的效应或关系。
- Ronald A. Fisher 爵士于 0.05 年引入了 1925 阈值，在 I 类错误和 II 类错误之间取得了实际平衡。
- 0.05阈值是任意的； 研究人员可能需要根据具体情况更严格或宽松的显着性水平。
- P 值不提供有关观察到的效应的大小或实际重要性的信息。
- 置信区间有助于传达估计效果的精度，补充 P 值。
广告标题
广告描述。 Lorem ipsum dolor sat amet，consectetur adipiscing elit。
P 值和统计显着性简介
进行研究时，了解 p 值和统计显着性在确定结果有效性方面的作用至关重要。 P 值是统计学中的基本概念，通常用于评估反对原假设的证据的强度。
p 值或概率值是一种度量，可帮助研究人员评估观察到的数据是否与原假设一致或是否存在显着偏差。 换句话说，p 值量化了在零假设为真时观察到的结果（或更极端）的概率。 例如，较小的 P 值表明观察到的数据不太可能仅是随机发生的，这表明所研究的变量之间可能存在影响或关系。
统计显着性是一个术语，描述两个或多个变量之间的关系是由随机机会以外的因素引起的可能性。 统计上显着的结果表明，观察到的效果不太可能仅归因于偶然，从而提供了反对零假设的证据。 统计显着性水平通常用 alpha 水平 (α) 表示，它表示确定结果是否具有统计显着性的阈值。 最常用的 alpha 水平是 0.05，这意味着如果原假设为真，则有 5% 的机会错误地拒绝原假设。
当p值小于0.05时，意味着通过随机机会观察到获得的结果的概率小于5%，为拒绝原假设而支持备择假设提供了证据。 该阈值已成为各个研究领域广泛接受的确定统计显着性的标准。
为什么常用0.05作为阈值？
确定统计显着性的阈值 0.05 已被各个研究领域广泛采用。 但为什么这个特定值会成为标准，其理由是什么？ 为了理解 0.05 阈值的起源和意义，我们需要深入研究统计假设检验的历史和著名统计学家的贡献。
0.05 阈值可以追溯到英国著名统计学家、遗传学家 Ronald A. Fisher 爵士的工作，他在现代统计方法的发展中发挥了至关重要的作用。 Fisher 在其 1925 年出版的著作《研究工作者的统计方法》中引入了 p 值的概念，并提出 0.05 水平作为确定统计显着性的便捷截止点。 Fisher 选择 0.05 有点武断。 尽管如此，它仍然在误报（I 类错误）和漏报（II 类错误）风险之间提供了合理的平衡。 通过将阈值设置为 0.05，研究人员可以管理错误拒绝原假设的风险，同时保持足够的功效来检测真实效果。
随着时间的推移，0.05 阈值获得了关注，并成为统计假设检验中广泛接受的惯例。 这种广泛采用可归因于几个因素，包括希望有一个统一的标准来促进研究结果的比较，以及需要一个简单、易于理解的标准来确定统计显着性。
值得注意的是，0.05 阈值本质上并不优于其他可能的阈值，例如 0.01 或 0.10。 适当的显着性水平取决于具体的研究背景、犯错误的后果以及第一类错误和第二类错误的风险之间所需的平衡。 此外，在某些领域可能会采用更严格的阈值，以减少误报的可能性。 相反，在其他情况下，更宽松的阈值可能适合最大限度地减少假阴性的风险。
P 值小于 0.05 时解释结果
当 p 值小于 0.05 时，表明观察到的数据提供了反对原假设 (H0) 的证据，表明研究变量之间存在统计显着效应或关系。 然而，解释这些结果需要仔细考虑背景、效应大小和潜在偏差。
语境： 确保研究问题、研究设计和数据收集方法适合所调查的问题。 应在研究目的和现有科学知识的背景下考虑具有统计显着性的结果。
规模效应： 虽然 p 值小于 0.05 表示统计显着性，但它并不能提供有关观察到的效果的大小或实际重要性的信息。 研究人员应计算并报告效应大小，例如 Cohen d 或 Pearson 相关系数，以便更全面地了解结果。
置信区间： 除了 p 值之外，研究人员还应报告置信区间，以传达估计效果的精确度。置信区间越窄，表明估计值越精确，而置信区间越宽，则意味着估计值越大 不确定.
多重测试： 执行多个假设检验时，误报（I 类错误）的风险会增加。 研究人员应应用适当的修正（例如 Bonferroni 或错误发现率方法）来控制增加的风险。
再现性和复制性： 统计上显着的结果应被视为需要进一步调查的初步证据。 使用相同的方法重复研究或使用不同的样本重复研究有助于验证研究结果并增加结果的可信度。
潜在的偏见： 研究人员应考虑可能影响结果的潜在偏差来源，例如选择偏差、测量误差和混杂变量。 进行敏感性分析并调整潜在偏差可以确保更可靠的结果。
P 值的局限性和误解
尽管进行了广泛的研究，p 值仍存在一些局限性，并且通常需要理解。 首先，研究人员必须意识到这些问题，以避免从结果中得出错误的结论。 围绕 P 值的一些常见限制和误解包括：
P 值不是效应大小的衡量标准： p 值表示反对原假设的证据强度，但不提供有关观察到的效应的大小或实际重要性的信息。 因此，研究人员应报告效应大小以及 p 值，以确保全面了解其结果。
P 值不为备择假设提供直接证据： p 值小于 0.05 表明 H0（原假设）不太可能成立，但不能证明 H1（替代假设）为真。 因此，研究人员应该谨慎对待夸大他们的结论，并考虑对他们的发现的其他解释。
0.05阈值的任意性： 用于确定统计显着性的 0.05 阈值有些武断，可能并不适合所有研究背景。 根据第一类和第二类错误的后果，研究人员可能需要采用更严格或更宽松的显着性水平。
P 值对样本大小敏感： 随着样本量的增加，p 值会变小，从而更容易检测具有统计显着性的影响，即使它们实际上并不重要。 因此，研究人员应考虑样本量对其结果的影响，并重点关注效应大小和置信区间，以评估其研究结果的实际重要性。
p 值的误解： P 值经常被误解为 H0（原假设）为真的概率或发生 I 类错误的概率。 然而，p 值表示在原假设为真时观察到的结果（或更极端）的概率，而不是原假设本身的概率。
过分强调统计显着性： 对 p 值和统计显着性的关注可能会导致过分强调统计显着性结果的重要性，可能会忽略 P 值大于 0.05 的重要发现。 研究人员应该考虑其结果的更广泛背景，并优先考虑其结论的实际重要性，而不是仅仅关注统计显着性。
广告标题
广告描述。 Lorem ipsum dolor sat amet，consectetur adipiscing elit。
推荐文章
如果您觉得这篇文章很有见地，请不要错过我们博客上有关 p 值和统计意义的其他信息丰富且引人入胜的文章。扩展您的知识并及时了解最新趋势和最佳实践 数据分析 通过探索我们精心制作的内容。
- P 值是什么意思？
- P 值是什么意思？ 退货
- P值什么时候显着？ 了解其在假设检验中的作用
- 探索 p 为 0.051 或更高 (p ≥ 0.051) 时的场景
- P-价值和意义 （外部链接）
- 假设检验指南 （故事）
- P值什么时候显着？ （故事）
- 了解 P 值 （故事）
常见问题解答 (FAQs)
它表明仅通过随机机会观察到所获得结果的可能性小于 5%，这表明统计显着性。
Ronald A. Fisher 爵士提出 0.05 阈值作为 I 类和 II 类错误之间的实际平衡，并被广泛采用。
P 值衡量反对原假设的证据，而效应大小则量化观察到的效应的大小或实际重要性。
置信区间传达了估计效果的精度，为 p 值提供了额外的背景信息。
应用 Bonferroni 或错误发现率方法等修正来控制误报风险的增加。
再现和重复研究有助于验证研究结果、提高结果的可信度并最大程度地降低误报风险。
选择偏差、测量误差和混杂变量等偏差会影响结果，导致错误的结论。
较大的样本量往往会产生较小的 P 值，从而更容易检测统计上显着的影响，即使它们实际上并不重要。
过分强调统计显着性可能会导致忽略 p 值 > 0.05 的重要发现，从而扭曲研究重点和结论。
通过考虑研究背景、效应大小、置信区间、多重测试、再现性和潜在偏差来解释结果。 请谨慎行事，并通过更多研究来证实结果。
