p值取值范围是0~1，不包括0和1，通常情况下，一般有三个判断标准一个是0.01、0.05以及0.1。 在绝大多数情况下，如果p值小于0.01，则说明至少有99％的把握，如果p值小于0.05（且大于或等于0.01），则说明至少有95％的把握，如果p值小于0.1（且大于或等于0.05），则 ...

2021年5月26日 · P>0.05称“不显著”；P<=0.05称“显著”，P<=0.01称“非常显著” 由于常用“显著”来表示P值大小，所以P值最常见的误用是把统计学上的显著与临床或实际中的显著差异相混淆，即混淆“差异具有显著性”和“具有显著差异”二者的意思。

一. p-value很小（通常是小于0.01），他认为某种结果已经确实无疑地表现出来了，也就是说基本能够否定原假设了。 二. p-value很大（通常大于0.2），他宣称即使这个结果真的存在，也会因为该结果发生的可能性太小，所以不可能有任何能够显示出这个结果的大 ...

2023年10月13日 · A p-value, or probability value, is a number describing how likely it is that your data would have occurred by random chance (i.e., that the null hypothesis is true). The level of statistical significance is often expressed as a p-value between 0 and 1.

2024年1月3日 · P值：也就是Sig值或显著性值。 如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。

P值，也称之为显著性或Sig值，主要用于描述某件事件发生的概率，其取值范围介于0-1，不包括0或1。 通常P值有三个判断标准，对应的α一般取值为0.05、0.01和0.001。

2021年9月10日 · 导读： p值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率，是用来判定假设检验结果的一个参数。 p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。 本文带你了解p值和对p值的常见误解。 作者：罗恩·科哈维（Ron Kohavi）、黛安·唐（Diane Tang）、许亚（Ya Xu） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 01 假设检验：确立统计显著性. 在对照实验中， 实验组 有一组样本，每个 对照组 各有一组样本。 如果 零假设 是来自实验组的样 …

2009年11月16日 · p值 (也有人用p value) 用簡單的語言說，就是此測試結果有百分之幾的可能是由於機率的關係， 再簡單一點就是出錯的機率，所以p<0.05 的意思就是此檢定小於5%的可能是由於機率。

科学的标准是使用小于0.05的p值，也就是说，如果事实上是没有效应的，那么100次里我们有95次能正确地推断出没有效应。 另一种检验样本差异是否统计显著的方法是看 置信区间 有没有包含零值。 95%置信区间是一个可以在95%的时间里覆盖真实差异值的区间。 对于较大的样本量，这个区间通常以观测到的实验组和对照组差值为中心点，向两边各扩展1.96倍于标准差的宽度。 图2.3展示了p值和置信区间这两种方法的等价性。 图2.3 上图：用p值评定观测到的差值是否统 …

教材里的p值也说是0.01、0.05和0.1都可以选，但好像0.05是最常用的，好像也是fisher在女士品茶实验里用的值，也就有点刻板印象，不知道如何变通了。