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,即无论下有差别还是没有差别或差 别很小的证据都不足。 要推断二者没有差别或差别很小,需要采用等效检验的统 计推断方法。 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。