随手学统计：绕不过的 p 值

在上一期的假设检验内容中，我们提到要记住 p<0.05 这个节点。那么问题来了，各种检验中都有的 p 值究竟是什么？当 p<0.05 时，统计结果蕴藏着怎样的玄机？欢迎走进今天的「随手学统计」，丁香调查带你认识这个绕不过的 p 值。

什么是 p 值

首先，毋庸置疑，p 值是个概率。其真实的含义是当假设情形为真时，出现超出假设中的极端观察结果的概率。

还没完全看懂这个定义是在说什么？没关系，我们继续用上期品茶女士的例子来说明，没看过上一期的朋友们，可在微信中回复「品茶」进行查看。

原假设：我们认为品茶女士没有品茶能力

观察结果：品茶女士把 8 杯茶都品了出来

p 值：0.014

这里 p 值代表的含义是：如果品茶女士没有品茶能力，那么她品出 8 杯茶的概率是0.014。

对，这个 p 值（概率）很小很小！所以根据小概率原理，Fisher 君毫无顾虑地把原假设推翻了。小概率原理简单的说就是，一个事件如果发生的概率很小的话，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中几乎是必然发生的。统计学上一般认为，事件发生概率 p ＜ 0.05 即为小概率事件。

２

那些年用错的 p 值

当你为自己终于搞懂了什么是原假设、什么是 p 值而高兴时，我们必须要在这个时候对你说一个很残酷的事实，这么多年来你也许把 p 值用错了！

误区一：误把ｐ值大小等同于差异大小

我完成了一个对照试验，我的 p 值 <0.05。

我用你的对照组也完成了一个对照试验，我的 p 值 <0.01 诶，哈哈，我的 p 值比你小，说明我的药效比你强！

研究员

B 药你说错了哦，这里的 p 值大小不能表示两种药效差异大小，只能表明你们与对照组的差异均有统计学上的显著性。如果要知道你们之间药效是否差异，还需要单独将你们俩作统计比较。

提示：不同实验中 p<0.05 的意义不表示各实验结果差异的大小，它只反映各实验中原假设在统计学上不被认可的概率。

误区二：沉迷统计学结果忽视专业判断

老师，我这次测量两组患者的收缩压分别为（126.0±3.1）mmHg、（133.0±2.9）mmHg，经统计检验后发现两者的差异有统计学意义（p<0.05）。哈哈，这一次终于可以把文章发出去了！

学生

老师

且慢！让我们再仔细看一看你的数据。126mmHg 和 133mmHg 这两组收缩压完全在正常范围内！你要用正常血压之间差异的统计学显著性来说明什么问题呢？这个 p 值有实际的意义吗？

这......

学生

提示：显著性检验只是统计结论，判断差别还要根据专业知识。这个过程在统计分析中是关键性的一步，但往往被很多医生朋友们所忽略。

误区三：当ｐ>0.05 时，误将结论绝对化

一般认为动脉血氧含量能影响氧运输量，而本研究结果显示吸 NO 前后血氧饱和度（SpO2）差异的 p>0.05，那我可以认为「动脉血氧含量对患者氧运输量增加没有影响」吗？

学生

老师

这样理解是不对的。这里 p>0.05 并不代表「吸了 NO 前后的 SpO2 就一定无变化」, 只是尚且不能拒绝「动脉血氧含量对患者氧运输量增加没有影响」这个假设。

本研究没有在统计学上观察到动脉血氧含量对患者氧运输量有影响，很可能是样本量不足等原因导致统计效率低下。这就涉及到其他的统计学知识。

哦，明白了，就是结论不能下得太绝对！

学生

提示：p>0.05 时，差异无统计学意义，根据统计学原理可知，我们只是不能拒绝原假设，但并不认为原假设肯定就是百分百没问题的。

本次「随手学统计」主要阐述了 p 值的含义。简而言之，p 值表示结果可以由抽样误差解释的可能性。在医学统计检验中，我们不仅要看 p 值，更需要关注真实差异是否足够大，是否具有专业意义。同时，样本量也是决定 p 值的关键因素，因为篇幅，不再赘述。

小结：

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