P值显著性问题

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一般来说，P value小于显著性水平，视为变量显著，不过我导师给我了一个范围，我有点不理解，
0.001-0.009 1%
0.01-0.049 5%
0.05-0.099 10%

分别是各自显著性水平下，变量显著的P value范围，有人能看懂吗

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关键词：性问题 value alue 大众

这是单边检验还是双边检验？一般默认是双边检验。
p值在0.001—0.009之间时，变量在1%的显著性水平下显著；
p值在0.01—0.049之间时，变量在5%的显著性水平下显著；
p值在0.05—0.099之间时，变量在10%的显著性水平下显著；

其实就是以0.1,0.05和0.01三个临界值去分段卡的。

你的导师给出的这个范围实际上是在解释不同级别的统计显著性的含义。在科学研究和数据分析中，我们常用p值来评估假设检验的结果是否具有统计意义。

- 当p值小于0.001时，通常表示结果是非常显著的，这种情况下，数据与原假设不相符的概率低于1%，因此我们认为差异或关系极其不太可能是由于随机变化造成的。这在很多领域被视为极强的证据。
  
- 如果p值在0.001到0.049之间，一般认为这个发现是具有统计显著性的，在5%的水平上拒绝原假设。这意味着有小于5%的概率观察到的数据可以通过随机变异来解释，也就是说，我们有至少95%的把握说观察到的效果不是偶然的。

- 当p值在0.05至0.099之间时，则是在10%的显著性水平下认为结果是显著的。这表示有小于10%的概率观测到的数据可以归因于随机变异，也就是说至少有90%的信心认定观察到的效果不是偶然发生的。

然而需要指出的是，p值本身并不能告诉我们效应大小或实际重要性，它仅仅是一个关于数据与假设之间不一致性的概率度量。此外，选择显著性水平（如0.05）通常基于研究领域、实验设计以及对假阳性错误的容忍程度。

在进行科学推理时，我们不仅要考虑p值是否低于预定的阈值，还要结合效应大小、理论依据和实际情境来综合判断结果的意义。

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