P值小于0.05通常在科学研究中用来表示观察到的数据与零假设（即没有实际效果或差异的假设）之间的矛盾程度。具体来说，当P值小于0.05时，我们可以说，在零假设成立的情况下，所观察到的结果或者更极端结果出现的概率小于5%。这通常被解释为数据提供了足够的证据来拒绝零假设，认为研究中的干预措施、变量或条件之间存在统计学上的显著差异或关联。
但是需要注意的是，P值小于0.05并不直接意味着实际效果的大小（即效应量）或者在临床实践中的重要性。它仅仅是一个统计学指标，用于评估结果是否可能由随机变异引起。因此，在解释研究结果时，除了关注P值之外，还需要考虑其他因素如研究设计、样本大小、效应量以及结果的实际意义等。
但是需要注意的是，P值小于0.05并不直接意味着实际效果的大小（即效应量）或者在临床实践中的重要性。它仅仅是一个统计学指标，用于评估结果是否可能由随机变异引起。因此，在解释研究结果时，除了关注P值之外，还需要考虑其他因素如研究设计、样本大小、效应量以及结果的实际意义等。
学员讨论（0）
相关资讯
扫一扫立即下载
