定义
p 值是 P(数据 | 原假设) —— 假设原假设为真，出现当前或更极端结果的概率。它衡量的是「数据与原假设的相容程度」，而不是「原假设为真的概率」。
关键要点
- p 值小，说明数据与原假设不相容；p 值大，只说明证据不足以拒绝，不等于原假设成立
- p 值不是「原假设为真的概率」，也不是「结果可重复的概率」
- 0.05 是惯例而非自然法则，p=0.049 与 p=0.051 没有实质差别
- 应报告精确 p 值并同时给出效应量与置信区间
一个可以复述的例子
例子
若有人说「p=0.03，所以两组有差异的概率是 97%」，这是错误理解。正确的说法是：在原假设成立时，出现当前或更大差异的概率是 3%。