专业 上,p 值为结果可信程度的一个递减指标,p 值越大,我们越不能认为样本中变 量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p 值是将观察结果认为有效即具有总 体代表性的犯错概率。 如 p=0.05 提示样本中变量关联有 5%的可能是由于偶然性 造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约 20 个实验中有一个实验, 我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。 (这 并不是说如果变量间存在关联,我们可得到 5%或 95%次数的相同结果,当总体 中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。) 在许多研究领域,0.05 的 p 值通常被认为是可接受错误的边界水平。 显著性差异(significance level),是一个统计学名词。它是统计学(Statistics)上对数据 差异性的评价。 当数据之间具有了显著性差异, 就说明参与比对的数据不是来自于同一总体 (Population),而是来自于具有差异的两个不同总体,这种差异可能因参与比对的数据是 来自不同实验对象的, 如比-西一般能力测验中, 大学学历被试组的成绩与小学学历被试组 会有显著性差异。 也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变, 因而前测后测的 数据会有显著性差异。例如,记忆术研究发现,被试学习某记忆法前的成绩和学习记忆法后 的记忆成绩会有显著性差异,这一差异很可能来自于学× × 记忆法对被试记忆能力的改变。 显著性差异是一种有量度的或然性评价。比如,我们说 A、B 两数据在.05 水平上具备 显著性差异,这是说两组数据具备显著性差异的可能性为 95%。两个数据所代表的样本还 有 5%的可能性是没有差异的。这 5%的差异是由于随机误差造成的。 通常情况下,实验结果达到.05 水平或.01 水平,才可以说数据之间具备了显著性差异。 在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。 如果我们是检验某实验(Hypothesis Test)中测得的数据,那么当数据之间具备了显著 性差异, 实验的虚无假设 (Null Hypothesis) 就可被推翻, 对立假设 (Alternative Hypothesis) 得到支持;反之若数据之间不具备显著性差异,则实验的备则假设可以被推翻,虚无假设得 到支持。