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本篇文章給大家分享的是有關怎么進行P值的分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
P值是論文中最常用的一個統計學指標，可是其誤用、解釋錯誤的現象卻很常見。因此，很有必要說明p值的意義、用法及常見錯誤。
P值指的是比較的兩者的差別是由機遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由認為對比事物間存在差異。例如，P<0.05,就是說結果顯示的差別是由機遇所致的可能性不足5%，或者說，別人在同樣的條件下重復同樣的研究，得出相反結論的可能性不足5%。P>0.05稱“不顯著”；P<=0.05稱“顯著”，P<=0.01稱“非常顯著”。
由于常用“顯著”來表示P值大小，所以P值最常見的誤用是把統計學上的顯著與臨床或實際中的顯著差異相混淆，即混淆“差異具有顯著性”和“具有顯著差異”二者的意思。其實，前者指的是p<=0.05，即說明有充分的理由認為比較的二者來自同一總體的可能性不足5%，因而認為二者確實有差異，下這個結論出錯的可能性<=5%。而后者的意思是二者的差別確實很大。舉例來說，4和40的差別很大，因而可以說是“有顯著差異”，而4和4.2差別不大，但如果計算得到的P值<=0.05，則認為二者“差別有顯著性”，但是不能說“有顯著差異”。
由于“有顯著差異”和“差異具有顯著性”容易混淆，因而現在有些期刊提倡用“差異有統計意義”來代替“差異有顯著性”，用“差異無統計意義”、“差異有高度統計意義”來代替“差異不顯著”和“差異有高度顯著性”。
如果P>5%，是否我們就可以下結論說比較的二者沒有差別呢？不能。P>5%只能說明沒有充分的證據說明二者確有差別，但是也不能說二者沒有差別或差別很小。在這兩個極端之間還有一個過渡區間，即無論下有差別還是沒有差別或差別很小的證據都不足。要推斷二者沒有差別或差別很小，需要采用等效檢驗的統計推斷方法。
以上就是怎么進行P值的分析，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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