P值什么时候显着？ 了解其在假设检验中的作用

当 p 值低于预先确定的显着性水平（通常为 0.05）时，该值被认为是显着的。 这表明观察到的数据不太可能单独出现，这表明有证据反对原假设 (H0)。

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p值什么时候显着？

当 p 值小于预先确定的显著性水平（通常设定为 0.05）时，该值被认为是显著的。此阈值意味着错误拒绝原假设的概率为 5% 假说 (H0) 为真时（I 类错误）。显著的 p 值表明观察到的数据不太可能偶然单独发生，从而为 (H0) 零假设提供证据，支持备择假设。但是，谨慎解释 p 值至关重要，要考虑效应大小、统计功效和多重检验的潜在问题等因素。

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亮点

• p 值表示 H0（零假设）为真时观察数据（或更极端）结果的概率。
• 显着性水平 (alpha) 是确定 p 值显着性的阈值，通常设置为 0.05。
• 当原假设被错误地拒绝时，就会发生类型 I 错误（假阳性）； 显着性水平代表该错误概率。
• p 值受研究样本量和效应量的影响。
• 即使效应量较小，较大的样本量也会导致显着的 p 值。

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什么是 P 值？

p 值是量化统计检验中针对原假设的证据强度的概率。 如果零假设为真，则表示观察到数据或更极端结果的概率。 p 值越低，反对原假设的证据越有力。

举一个实用且易于理解的例子，想象一下测试新药有效性的药物试验。 零假设表明该药物没有作用，而备择假设则声称该药物有效。 经过试验并分析数据，得到p值为0.02。 这意味着如果药物没有效果，则有 2% 的机会观察到数据或更极端的结果。 然而，由于 P 值小于标准显着性水平 0.05，我们拒绝零假设并得出药物有效的结论。

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什么是显着性水平 (α)？

显着性水平用 alpha (α) 表示，是确定 p 值何时显着的预定阈值。 它表示发生 I 类错误的概率，当 H0（零假设）为真时被错误地拒绝时，就会发生这种情况。 常用的显着性水平为 0.05、0.01 和 0.001，分别对应于出现 I 类错误的可能性为 5%、1% 和 0.1%。

在假设检验中，如果 p 值小于或等于所选的显着性水平 (α)，则拒绝零假设 (H0)，并且结果被视为具有统计显着性。 显着性水平的选择取决于具体的研究领域、研究问题的性质以及犯第一类错误的后果。 当犯 I 类错误的成本很高时，通常使用较低的显着性水平。 同时，更高的水平可以应用于探索性研究，其中第一类错误的影响较小。

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P 值 x 样本量 x 效应量

p 值受研究样本量和效应大小的影响。 样本量是指研究中观察或参与者的数量。 相反，效应大小代表所调查组之间关系或差异的大小。

样本量： 随着样本量的增加，检验的统计功效也会增加，从而更有可能检测到真实效果并拒绝零假设。 即使较小的影响也可能导致较大样本量的显着 p 值。 相反，如果样本量较小，检验可能无法检测到真实效果，从而导致 p 值不显着。

规模效应： 效应大小反映了观察到的关系或差异的实际重要性。 效应量越大意味着组之间的关系越强或差异越大。 即使效应量较小，P 值也可能很重要，尤其是在样本量较大的研究中。 因此，在解释研究结果时，考虑效应大小和 p 值至关重要。

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关于 P 值的常见误解

P 值作为原假设的概率： 一个常见的误解是 p 值代表原假设 (H0) 为真的概率。 然而，p 值量化的是在原假设 (H0) 为真时观察数据或更极端结果的概率，而不是原假设本身的概率。

P 值作为效应大小的衡量标准： 有些人认为较低的 p 值表示较大的效应量，但这是错误的。 p 值取决于效应大小和样本大小； 当样本量很大时，可能会产生较小的效应量和显着的 p 值。

将无意义与等价等同： p 值不显着并不意味着没有影响或原假设为真。 它仅仅表明没有足够的证据来拒绝零假设。 这可能是由于样本量小、统计功效低或其他因素造成的。

对所有研究使用固定的显着性水平： 虽然 0.05 是典型的显着性水平，但并不适合每项研究。 因此，选择的显着性水平应取决于研究背景和犯第一类错误的后果。

忽略上下文和实际意义： 仅关注 p 值可能会导致忽视观察到的效应的实际重要性。因此，必须考虑效应大小， 置信区间，以及研究结果与 p 值一起对现实世界的影响。

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推荐阅读：

• 当 P 值小于 0.05 时：了解统计显着性
• 探索 p 为 0.051 或更高 (p ≥ 0.051) 时的场景
• 统计学假设检验综合指南
• P-价值和意义 （外部链接）
• P 值是什么意思？ 第1部分
• P 值是什么意思？ 第2部分
• P值什么时候显着？ （故事）
• 探索 P 值 （故事）

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常见问题解答：p 值何时显着？