P值是什麼意思和如何解釋

在統計學中，p值（機率值）是用來衡量某個統計假設（通常是無效假設或零假設）成立的可能性。p值是一個機率，它表示在零假設為真的情況下，觀測到的數據或者更極端的數據出現的機率。

解釋p值時，可以按照以下幾點來理解：

p值越小，越有理由拒絕零假設：如果p值很小，比如小於0.05（通常設定的顯著性水平），那麼就可以認為觀測到的數據在零假設為真的情況下出現的機率非常低，因此有理由認為零假設是錯誤的。
p值不是無效假設為真的機率：p值並不是無效假設為真的機率，而是觀測到的數據在無效假設為真的情況下出現的機率。
p值不提供假設為真的機率：p值不能用來推斷假設為真的機率，因為無效假設要麼成立要麼不成立，不存在機率。
p值與樣本有關：p值是基於樣本數據的計算結果，不同的樣本可能產生不同的p值，因此p值會隨著樣本的變化而變化。
p值與顯著性水平有關：顯著性水平（通常用α表示）是研究者設定的一個閾值，通常為0.05。如果p值小於或等於這個閾值，則認為結果具有統計顯著性，可以拒絕零假設。
p值與效應量無關：p值的大小並不反映效應量的大小，效應量是指研究中的真實差異或效果的大小。一個大的效應量可能在樣本中很容易檢測到，從而產生小的p值；而一個小的效應量可能需要更大的樣本量才能檢測到，從而產生大的p值。

在實際套用中，研究者通常會設定一個顯著性水平（如α=0.05），如果p值小於或等於這個水平，則認為結果具有統計顯著性，研究者可以拒絕零假設。如果p值大於這個水平，則認為沒有足夠的證據拒絕零假設。