在统计学中，p值小于多少表示结果具有统计学意义？

在统计学中，p值是衡量假设检验结果可靠性的一个指标。通常，p值小于0.05被认为是有统计学意义的。这意味着在零假设（即没有效应或差异的假设）为真的情况下，观察到当前结果的概率小于5%。以下是一些关于p值及其阈值的常见问题解答：

问题1：p值小于多少表示结果具有统计学意义？

在大多数统计学实践中，p值小于0.05通常被视为有统计学意义的阈值。这表明在零假设为真的情况下，观察到当前结果的概率低于5%，因此拒绝零假设是有依据的。

问题2：为什么p值小于0.05是常用的阈值？

0.05这个阈值是由统计学家亚瑟·罗素·弗莱明在20世纪20年代提出的。这个阈值的选择是基于实验误差和统计检验的可靠性。尽管0.05并非绝对固定，但它是被广泛接受的，因为它提供了一个平衡点，既不过于宽松，也不过于严格。

问题3：p值小于0.01是否比p值小于0.05更有意义？

是的，p值小于0.01通常被认为比p值小于0.05更有意义。这意味着观察到当前结果的概率在零假设为真的情况下更低，因此拒绝零假设的依据更强。然而，这并不意味着p值小于0.01的结果总是比p值小于0.05的结果更重要，因为统计意义并不等同于实际意义。

问题4：p值等于0.05时，是否应该拒绝零假设？

当p值恰好等于0.05时，这通常被称为“边缘统计显著性”。在这种情况下，一些研究者可能会选择拒绝零假设，而另一些则可能认为结果不够显著。因此，p值等于0.05时的决策需要根据具体的研究背景和领域内的共识来决定。

问题5：p值小于0.05是否意味着结果一定正确？

不，p值小于0.05只是表明在零假设为真的情况下，观察到当前结果的概率较低。然而，这并不意味着结果一定是正确的。统计显著性并不等同于结果的准确性或有效性。其他因素，如样本大小、研究设计、数据质量等，也会影响结果的可靠性。