首先，我们所说的“统计显著性”是一种人为的惯用分界点，记住这一点很重要。p=0.05没有任何神奇之处。你可以把这个值设置得更高，然后宣布更多的发现具有统计显著性；也可以把值设得更低，然后宣布更多结果不具有统计显著性，而很可能是巧合。设得越高，假阳性的风险就越大；设得越低，假阴性的风险就越大。
总的来说，显著性p值是评估一个假设是否成立的重要指标，通过比较p值和显著性水平的大小，可以判断这个结果是显著的还是不显著的，以及这个结果与原假设的方向是否相同或相反。在科学研究中，显著性p值的计算和解释是非常重要的，需要我们仔细理解和掌握。
P<0.01 为有显著统计学差异。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某...
“统计显著性”衡量的是观测结果乃是巧合的可能性,而非它的重要性。 还有最后一点至关重要,统计显著性不是说,如果得到一个p=0.05的结果,你的假设就只有1/20的机会是错的。这种误解很常见,也是科学研究出错的重要原因。 问题在于,尽管 p≤0.05 的统计显著...
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为显著, P<0.01 为非常显著,其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上,P值不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生的机率。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
还有最后一点至关重要,统计显著性不是说,如果得到一个p=0.05的结果,你的假设就只有1/20的机会是错的。这种误解很常见,也是科学研究出错的重要原因。 问题在于,尽管 p≤0.05 的统计显著性完全是人为选定的,但科学家——更重要的是,期刊——经常将其视为一个分界点。如果你的研究发现 p=0.049,它也许就能发表;...
p值和显著性水平的关系：统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地...
在这种情况下，P值小于显著性水平，即0.015 < 0.05。这意味着，在零假设为真的条件下，观察到的平均症状改善程度差异，或更极端的情况（t值为2.5），出现的概率为0.015。因为这个概率非常低，低于我们设定的显著性水平0.05，我们拒绝了零假设。因此，我们可以得出结论：在本次实验中，新药物对患者的疾病有...
小的P值只能告诉我们结果是显著的，而无法告诉我们效应的大小。比如，假设我们正在研究一个新药对缓解头痛的效果。我们进行了一个大样本的实验，结果得到了一个非常小的P值，比如0.001。但是当我们看效应大小时，发现新药只比安慰剂效果好1%。在这种情况下，尽管P值小，我们不能说新药有显著的效果，因为效应非常小...
本研究中，使用的各项指标明确说明多奈哌齐联合氢氧吸入共同使用的效果是显著好于只使用多奈哌齐的，能够更好改善患者认知能力、提高老年痴呆患者日常生活能力。P300脑诱发电位检测与认知有关，说明氢氧混合吸入组确实在客观上改善了患者认知。综上，多奈哌齐和氢氧吸入联用能够较好改善患者认知和生活能力，效果明显优于...