P值和显著性水平关系

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抓住要点

• 根据P值做出决策需要知道alpha的值
• 大多数P值可视化只考虑P值而不考虑alpha值
  

• 新的“One or None”P值样式在每次比较时都会考虑alpha值
• * 表示P值小于alpha(或者对于FDR, q小于Q)
  

• ns(或nd)表示P值大于alpha(或者对于FDR来说q大于Q)
• 当alpha的值不是0.05时，会减少曲解P值汇总结果的可能性
• 使用错误发现率(FDR)方法自动进行多次比较校正
  

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Asterisks 星号 *

一旦你设置了一个阈值显著性水平(通常是0.05)，每个结果都会导致“统计显著”或“统计不显著”的结论。一些统计学家强烈地认为，唯一可以接受的结论是“显著”或“不显著”，并反对使用形容词或星号来描述统计显著性的值水平。

许多科学家不那么死板，所以更喜欢用“非常重要”或“极其重要”这样的形容词。Prism使用这种方法，如下表所示。这些定义并不完全是标准的。如果以这种方式报告结果，则应该在图例中定义符号。

在Prism 7之前，总是使用下面的方案。现在，如果你选择GP格式，或者如果你要求小数点后的四位或四位以上的数字，则使用它。

如果你为P值选择APA或NEJM格式，Prism将使用此方案。

Prism以双精度存储P值(大约12位精度)，并在决定显示多少星号时使用该值(而不是你看到的显示值)。因此，如果P值等于0.05000001,Prism将显示“0.0500”，并将该比较标记为“ns”。

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关键词：alpha值 Alpha Prism Aster Risks

P值和显著性水平的关系是，在假设检验中，P值用来衡量观察到的结果与假设的随机差异发生的概率。显著性水平（通常设定为0.05）是一个预先确定的标准，用于判断是否拒绝原假设。如果P值小于显著性水平（如0.05），则通常认为结果统计上显著；反之，如果P值大于这个阈值，则认为结果不显著。

使用星号(*)表示P值与显著性水平的关系是一种常见做法：
- * 表示P值小于α (通常为0.05)
- ns（或nd）表示P值大于α

此外，对于多组比较，错误发现率(FDR)方法可以帮助校正多个比较带来的误差。FDR控制了预期的假阳性率，用q值来衡量。

Prism软件提供了不同的符号和形容词来描述统计显著性，如“非常显著”或“极其显著”，但这些不是统一的标准，应根据研究领域的惯例在图例中明确解释所使用的符号。以前的版本和现在的Prism 7有不同的星号表示方案，具体取决于设定的数字精度。

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