统计学中的P值
摘要:统计学中的P值P值是论文中最常用的一个统计学指标，可是其误用、解释错误的现象却很常见。因此，很有必要说明p值的意义、用法及常见错误。P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。P>0.05称“不显著”；P<=0.05称“显著”，P<=0.01称“非常显著”。由于常用“显著”来表示P值大小，所以P值最常见的误用是把统计学上的显著与临床或实际中的显著差异相混淆，即混淆“差异具有显著性”和“具有显著差异”二者的意思。其实，前者指的是p<=0.05，即说明有充分的理由认为比较的二者来自同一总体的可能性不足5%，因而认为二者确实有差异，下这个结论出错的可能性<=5%。而后者的意思是二者的差别确实很大。举例来说，4和40的差别很大，因而可以说是“有显著差异”，而4和4.2差别不大，但如果计算得到的P值<=0.05，则认为二者“差别有显著性”，但是不能说“有显著差异”。由于“有显著差异”和“差异具有显著性”容易混淆，因而现在有些期刊提倡用“差异有统计意义”来代替“差异有显著性”，用“差异无统计意义”、“差异有高度统计意义”来代替“差异不显著”和“差异有高度显著性”。例如《中华胃肠外科学》即是如此。如果P>5%，是否我们就可以下结论说比较的二者没有差别呢？不能。P>5%只能说明没有充分的证据说明二者确有差别，但是也不能说二者没有差别或差别很小。在这两个极端之间还有一个过渡区间，即无
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