- 什么是P值?
- 对P值最常见的误解
- 更多关于P值的误解
- P值的可重复性如何?(不太好)
- 单侧P值和双侧P值
- 建议:使用双侧P值
- 建议:如何解释一个小的P值
- 建议:如何解释一个大的P值
- P值的十进制格式
- Prism如何从统计比率计算P值
建议:使用双侧P值
如果有疑问,选择一个双侧P值。为什么?
- 用双侧P值更容易理解P值和置信区间之间的关系。
- 有些检验比较三个或更多组,这使得“侧”的概念不合适(更准确地说,P值有许多“侧”)。双侧P值与这些检验报告的P值更为一致。
- 选择单侧P值可能会陷入两难境地。如果您选择使用单侧P值,观察到均值之间有很大差异,但“错误”组的均值更大,您会怎么做?换句话说,观察到的差异与您的实验假设方向相反。为了严谨,您必须得出这样的结论:差异是偶然造成的,即使差异很大。虽然很诱人,但切换到双侧P值或逆转实验假设的方向是不公平的。您可以通过使用双侧P值来避免这种情况。
建议:如何解释一个小的P值
在解释P值之前
在考虑P值之前,应该:
- 回顾科学。如果研究设计得不好,那么结果可能不会提供信息。P值是多少并不重要。
- 检查您选择的分析的假设,以确保您没有违反任何假设。我们为Prism所做的每一项分析提供了一份分析清单。如果违反了假设,那么P值可能就没有意义了。
解释一个小的P值
较小的P值意味着由于随机抽样,您观察到的差异(相关性、关联等)很少发生。有三种可能性:
- 零差异的零假设是正确的,并且发生了罕见的巧合。您可能只是碰巧在一组中得到大的值,而在另一组中得到小的值,这种差异完全是偶然的。这种可能性有多大?令人惊讶的是,这个问题的答案并不是P值。相反,答案取决于实验的科学背景。
- 零假设为假。确实存在一种差异(或相关性,或关联……),这种差异大到足以引起科学上的兴趣。
- 零假设为假。确实存在差异(或相关性,或关联……),但这种差异太小,以至于在科学上令人厌烦。差异是真实的,但微不足道。
在最后两种可能性之间做出决定是一个科学判断的问题,没有统计计算可以帮助您做出决定。
使用置信区间解释一个小的P值
如果P值小于0.05,则95%置信区间将不包含零(当比较两个平均值时)。要在科学背景下解释置信区间,请查看置信区间的两端,并询问它们是否代表了您认为在科学上重要或在科学上微不足道的均值之间的差异。本节假设您正在用t检验比较两个均值,但在其他上下文中使用相同的思想是很简单的。
有三种情况需要考虑:
- 置信区间只包含微不足道的差异。虽然您有95%的把握相信真正的差值不为零,但您也有95%的把握相信真正的差值很小,很无趣。这种治疗有效果,但效果不大。
- 置信区间只包括您认为重要的差异。因为即使是置信区间的低端也代表了一个足够大的差异,您认为它在科学上是重要的,您可以得出结论,治疗手段之间存在差异,并且差异足够大,具有科学相关性。
- 置信区间从微不足道的差异到重要的差异不等。由于置信区间的范围从您认为在科学上微不足道的差异到您认为重要的差异,所以您无法得出一个强有力的结论。可以有95%的把握确定真正的差异不为零,但您无法断定这种差异的大小在科学上是微不足道的还是重要的。
建议:如何解释一个大的P值
在解释P值之前
在考虑P值之前,您应该:
- 评估科学。如果研究设计得不好,那么结果可能不会提供信息。P值是多少并不重要。
- 检查您选择的分析的假设,以确保您没有违反任何假设。我们为Prism所做的每一项分析提供了一份分析清单。如果违反了假设,那么P值可能就没有意义了。
解释一个大的P值
如果P值很大,数据没有给您任何理由得出总体均值不同的结论。即使真正的平均值相等,您也不会惊讶地发现平均值相差如此之大。这并不是说真正的方法是相同的。您只是没有令人信服的证据证明它们不同。
使用置信区间解释较大的P值
真正的差异到底有多大?由于随机变化,本实验中组均值之差不太可能等于总体均值之差。没有办法知道真正的区别是什么。不确定性用95%置信区间表示。您有95%的把握这个区间包含两个均值的真实差值。当P值大于0.05时,95%置信区间将从一个负数(表示减少)开始,到一个正数(表示增加)。
要在科学背景下解释结果,请查看置信区间的两端,并询问它们代表的差异是科学上重要的还是科学上微不足道的。有两种情况需要考虑:
- 置信区间的范围从您认为微不足道的减少到您认为微不足道的增加。您的结论很有说服力。要么治疗没有效果,要么效果很小,被认为不重要。这是一个信息丰富的否定实验。
- 置信区间的一端或两端包括您认为在科学上重要的变化。您不能得出一个强有力的结论。有95%的置信度,可以说差异为零,不是零,但在科学上微不足道,或者大到足以在科学上重要。换句话说,您的数据并不能得出任何可靠的结论。
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P值的十进制格式
报告P值的每个分析都允许您选择用于报告P值的十进制格式。每个计算P值的分析都会给您以下选择:
- APA(美国心理协会)格式,显示三位数字,但省略了前面的零(0.123)。P值小于0.001表示“< .001”。所有小于0.001的P值用三个星号汇总,不可能有四个星号。
- NEJM(新英格兰医学杂志)格式,显示三位数字,包括前面的零(0.123)。P值小于0.001表示“<.001”。所有小于0.001的P值用三个星号汇总,不可能有四个星号。
- GraphPad样式,报告小数点后的四位数字,前导零(0.1234)。P值小于0.0001显示为“< 0.0001”。小于0.001的P值用三个星号表示,小于0.0001的P值用四个星号表示。
- 选择您希望在小数点后看到多少位数字,最多15位。小于0.001的P值用三个星号表示,小于0.0001的P值用四个星号表示。您将在每个分析中分别选择此选项。但是,如果您选择了这个选项,P值(小数或科学符号)的确切外观将取决于Prism首选项对话框的Analysis选项卡中的设置。您还可以在这里设置小数点后的默认位数。