或者不说明模型显著，干脆对这个p值做个讨论，说说不显著是因为什么原因，未来的研究方向，不过要是发的话，没有大牛当一作不好发，毕业论文的话不要这样
要知道科学必须严谨,不能为了结果而拼凑数据,也不能无视P值的意义。 那么这种情况下意味着你要承认:科学的说,我的结果是无意义的! 可能作 一个搞研究的说自己的结果没啥意义,主编大
你真的了解P 值吗？. 在进行假设检验过程中，包括t检验，F检验，非参数检验以及卡方检验等，最后均是通过P值是否大于0.05或0.01进行评价，认为两组或多组
数据造假确实属于学术不端行为，而且可能会拖累你的导师，不过介于你的文章是本科生的毕业论文，所以实际上后果并没有你想象的那么严重。 即便是抽查，也
近年来，多数的统计学家不断提倡应避免使用显著性 0.05 作为判断标准，因为 p 值没有小于 0.05，并不代表就得出「没有差异」或「没有关联」的结论；或
对于深耕统计学专业的我们,搞明白p值的含义既是挑战也是基本素养。今天就把自己学习的心得和大家分享一下。有许多要发表科研论文的同学不止一次的问过我:(1)是p值小于0.05还是大于0
阳性结果要求研究假设的p值统计量小于检验水准，一般大多数研究中检验水准是0.05，在gwas里面，为了控制多重比较的问题，甚至会定在10**-8。 这样，当研
了解了P值的含义和显著性的判定,可以帮助我们快速掌握科研论文中第一手研究数据的指向和意义。 一个p值统计报表的例子 P值往往涉及统计结果显著性的判定,因此我们得从显著性的概念
我并不是说学术圈里没有无意义的论文，无意义的论文是会有，但大多数的论文其实都是有意义的，只是很多外行人看不出它们的意义在哪罢了。 扪心自问，你真
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