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P值方法是广泛使用的统计手段，但因其自身的缺陷饱受争议。学界对于p值的讨论一直很热烈，有一批科学家就认为，由p值小于0.05推出的结论并不如人们想象中的那么靠谱，需要降低实验中使用的显著性阈值。谷歌文档里的激烈讨论
从上一段p值的由来可知，当p值越小时，我们下结论时所犯错的机率就会越低，这也代表下结论时的信心越高，证据越强。我们会发现事后比较中，国小以下与专科以上比较的p值为0.054，已经非常接近显著标准，证据相对来说是比较强的。
p值的正确解释为当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率；而95%CI，意味着如果用同样的步骤去选样本，那么100次这样的过程，有95%的概率计算出来的区间会包含真实参数值。
在科技论文中少不了统计，而统计中又常常避免不了值，一般认为P≤0.05或者P≤0.01有显著性差异，我们的研究有统计意义。事实是真的这样吗？其实有时如果P≤0.05也并非真正有统计意义。以下是科研动力译自Nature的一篇文章：Scientificmethod:Statisticalerrors，相信您看完之后会有些许收获。
P值不满意的时候，科研小白和严谨的科学家都会咋办？P值科研狗都知道P值，可能不知道这个P到底是啥，但是知道它一定要小于0.05，甚至0.01，0.001。这样我们的实验数据才有意义，论文才能发表。让人咬牙P值小于那个“零点零零几”的P值一定就这么重要
P值方法是广泛使用的统计手段，但因其自身的缺陷饱受争议。学界对于p值的讨论一直很热烈，有一批科学家就认为，由p值小于0.05推出的结论并不如人们想象中的那么靠谱，需要降低实验中使用的显著性阈值。谷歌文档里的激烈讨论
从上一段p值的由来可知，当p值越小时，我们下结论时所犯错的机率就会越低，这也代表下结论时的信心越高，证据越强。我们会发现事后比较中，国小以下与专科以上比较的p值为0.054，已经非常接近显著标准，证据相对来说是比较强的。
p值的正确解释为当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率；而95%CI，意味着如果用同样的步骤去选样本，那么100次这样的过程，有95%的概率计算出来的区间会包含真实参数值。
在科技论文中少不了统计，而统计中又常常避免不了值，一般认为P≤0.05或者P≤0.01有显著性差异，我们的研究有统计意义。事实是真的这样吗？其实有时如果P≤0.05也并非真正有统计意义。以下是科研动力译自Nature的一篇文章：Scientificmethod:Statisticalerrors，相信您看完之后会有些许收获。
P值不满意的时候，科研小白和严谨的科学家都会咋办？P值科研狗都知道P值，可能不知道这个P到底是啥，但是知道它一定要小于0.05，甚至0.01，0.001。这样我们的实验数据才有意义，论文才能发表。让人咬牙P值小于那个“零点零零几”的P值一定就这么重要
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