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一、科研论文中常见的P值和显著性是什么意思？

我们常常在科研论文的数据分析部分或者某些科普文章引用的资料当中见到涉及P值的统计学报表以及相关的显着性判断。非专业读者看到了这些关于P值和"显着性"描述往往是一头雾水(如下表所示)，大多被省略，但实际上这些统计结果是一篇论文中最准确、最直接的定性结论。非专业读者看到了这些关于P值和"显着性"描述往往令人困惑（如下表所示），大多数都被省略了，但事实上，这些统计结果是论文中最准确、最直接的定性结论。理解P值的含义和显著性的判断可以帮助我们快速掌握科研论文中第一手研究数据的方向和意义。

p值统计报表的例子

P值往往涉及统计结果的显著性判断，所以要从显著性的概念入手。本文将简要介绍相关统计概念，并附P值计算方法。

统计显著性和信心

任何理论（或理解）都不能保证对现实的猜测是100%正确的，因为理论总是只总结和提取现实世界的真相。理论只能无限接近现实，但不能实现现实。人类只利用越来越接近真相的理论。

所以任何说法都有可信度问题。通过对现实的重复测试，我们将能够理解一个声明有多可信，不同的声明之间存在可信度差异。就像盲人摸大象后，每个盲人对大象外观的可信度都不一样，只要盲人摸几次，他们对大象外观的描述就会越来越接近现实。

统计的目的之一是了解不同观点的可信度。统计中所谓的"显着性"是可信度的指标。

具有统计显着性结果反映了经过严格测试的结果达到了一定的可信度——专业术语被称为"置信度"(又称置信水平)，
这表明我们相信结论不会因为随机因素而偏离。更具体地说，信心是我们理论预测的结果在指定范围内出现的可能性。

显着性跟置信度其内涵相似，但其表达方式恰恰相反，且在应用中描述方法略有差异：

·一般来说，我们会谈谈置信度"……实验结果落在某个置信区间的可能性可以达到多高……"(这种可能性越大，信心就越高)

·至于显著性，我们会说出来"……我们的理论假设被否定的可能性有多小，我们的假设可以被称为显著或非常显著……"(可能性越小，显著性越高)

也就是说，置信度通常是积极的描述(拒绝)，通常需要与置信区间相关联。显著性是负面描述(拒真)，通常需要与预设的判断门槛值联系起来。显著性是负面描述(拒真)，通常需要与预设的判断门槛值联系起来。

显著性与置信度(置信水平)的关系

P值和零假设

统计学使用P值代表前面提到的"理论假设被否定的可能性
"。科学研究往往选择与理论提出的假设相对的情况"证伪对象"——即尝试证实"这种假设与我的观点相比"这种情况不太可能发生，用于使用"靶子"在统计学中，假设被称为
"零假设"（又叫"原假设"，或者"虚无假设"，通常用H0表示，英文NullHypothesis），一般来说，靶子被击倒，研究即成立。

所以，P值通常用于在假设检验
在描述理论假设的有效性时，理论的反面通常被设置为"零假设"。

所以，P值通常用于在

假设检验

在描述理论假设的有效性时，理论的反面通常被设置为"零假设"。例如：我想"读者阅读本文需要10分钟以上"，零假设是"……读完这篇文章不到10分钟"。因此，我们只需要证明零假设发生的概率很小，这表明我的说法是可信的。相反，只要证明我的说法发生的概率在一定程度上也能证明我的理论。
然而，在统计学上，一种说法的可靠性往往被否定为零假设，而不是倒过来。因为概率论认为"小概率事件"几乎不可能发生在单次测试中。所以只要证明零假设是小概率事件，就可以肯定对立假设。这可能是统计分析往往采用否定零假设来判断信度的原因。

所以我只需要调查足够多的读者阅读这篇文章的真实时间，就可以计算P值。P值是一个概率，取值在0和1之间，即绝对可能和绝对不可能。因此，如果P值为5%，信心度为95%(两者加起来=1)这反映了我的说法和现实
关联显著性较高，所以更可信。

显然，如果零假设（"……不到10分钟"）发生的可能性很低，也就是小概率事件，相反

对立假设

（"……超过10分钟"）发生的可能性很高。小概率事件在单次测试中几乎不可能发生，所以我认为我的理论是完全可信的（但不能说我所有的理论都是可信的）。

零假设和对立假设就像在轮盘上猜测滚珠落在黑格和红格之间的关系

P值是一个概率和数字，因此可以用来衡量实验证据对结论的支持强度，并以下方法进行显著的定性分析。确定统计显著性的主要方法有三种：
·检验得到的P值小于预设值α在水平上，该测试具有统计显著性。

·若不包含置信区间零假设的值，检验结果统计显著。例如置信区间

·如果您的P值小于α，不存在于置信区间

零假设

因此，它具有统计显著性。(这是前两点的推论)
注意：α值是人工预设的标准。根据经验惯例，α值通常取0.05作为显著的判断标准，取00.001作为一个非常显著的判断标准，也就是说。

·较小的P值(通常)≤0.05)表示实验结果为

零假设不成立

有力的证据，所以零假设可以更可信地推翻。

·较大的P值（>0.05)反对零假设的证据不足，意味着零假设成立的概率太大。

·极接近临界值(0.05)P值被认为是边际的(信不信由你的味道)。
P-值的图表解释

上图：概率和统计显著性示意。纵轴是观察的概率，横轴是结果的可能值。

Veryunlikelyobservations=观察结果是非常不可能的

ObservedResult(value)=观察结果(值)

95%statisticalsignificancethreshold=95%统计显著门槛值

Observedp-value(statisticsignificance)=观察到的p值(统计显著性)

用栗子总结一下
例如，我刚在"饿了吗"我点了一顿饭。饿了吗？估计送货时间是30分钟，但我坚持认为通常30分钟内送不到。所以我可以进行一次假设检验，
因为我认为"送达时间在30分钟内"的

零假设

这是不正确的，所以我的对立假设
是"送达时间大于30分钟"(也就是说，你会迟到。你知道，如果你迟到饿了，你必须赔偿优惠券，哈哈)。
为了证明我的观点，我每天都点同一家餐馆，测量每次送货的时间。我计算了样本的P值，假设P值为0.001（远小于0.05)，这意味着我

关于"判断晚餐是错误的"的可能性

大概是0.001，或者我判断错误的可能性远小于

0.05这个"统计显著的经验门槛值"

。因此，我基本上可以相信饿了吗？自动估计的时间是错误的。你饿了吗？你应该每次都给我优惠券。因此，我基本上可以相信饿了吗？自动估计的时间是错误的。你饿了吗？你应该每次都给我优惠券。

但现实中，这只是我的痴心妄想，基本上是不可能的，因为公司的开发人员饿了就没那么傻了。根据每次送餐时间的统计，他们会不断刷新估计公式，以确保估计结果的P值<0.05，甚至更低。饿了吗？收集的大数据将确保送餐人员的送货时间在大多数时候不会加班（当然，他们的算法可能更复杂，统计结论可能只是其中的一部分）。

饿了吗？统计显著支持的超时补偿政策背后。
如何对待统计显著性对某项研究的意义？

由于一个重要原因，信心度会降低——抽样误差，这是数据扭曲的常见原因。显然，如果你基于有缺陷的数据来研究，结论肯定正确。
例如，你想调查公众最喜欢的食物。但是如果你去麦当劳调查，结果可能是你最喜欢的牛肉汉堡；但是如果你去素食餐厅调查，结果会大不相同。这是一种夸张。

抽样误差

问题。但所有抽样都会有抽样误差，只是误差大小不同。因此，统计的显著性并不一定能保证客观正确。
这就是为什么我们经常发现一些看似令人信服的论文被其他类似的研究推翻的原因之一。

在科研领域，

统计显著性往往不能完全断言研究人员的假设是100%正确的，但往往可以告诉研究人员，他的假设有一定可信的事实基础，值得进一步研究。

如何计算P值？

这部分写给有兴趣了解统计学中P值是如何计算的读者。如果你只是想对P值和统计的显著性概念有一个肤浅的理解，那么以下内容可以被忽略或忽略。
计算和确定统计显著性有点复杂，通常使用一些软件工具来计算，例如IBM的SPSS或者开源的Jamovi，两者都是统计分析工具。此外，网上还有一些在线计算器，主要包括Z测试计算器和T测试计算器，专门用于计算显著相关的统计分数。