认知偏差：什么是P值（P-value）？

P值是在统计假设检验中的一种衡量边际显著性水平的指标，代表了一个特定事件的概率。

p值或概率值告诉您数据在原假设下发生的可能性有多大：

• 小于 0.05 的 p 值通常被认为具有统计显着性，在这种情况下应拒绝原假设。
• 大于 0.05 的 p 值表示与原假设的偏差在统计意义上不显着，并且未拒绝原假设。

p 值为 0.001 表示：
如果检验的原假设确实为真，则观察到的结果至少有千分之一的几率是极端的。
这导致观察者拒绝原假设，因为观察到的数据结果非常罕见，或者原假设不正确。

如果您有两个不同的结果，一个的 p 值为 0.04，一个的 p 值为 0.06，则 p 值为 0.04 的结果将被认为比 p 值为 0.06 的结果更具统计显着性。

当研究人员发现两个变量之间存在明显的关系时，这种相关性很可能只是巧合，而p 值计算有助于确定观察到的关系是否是偶然产生的。

过分关注P值会鼓励黑白分明的二分法思维，并将大量的信息压缩成一个数字，要么是0，要么是1。例如中国太极阴阳图，而八卦六十四等则是对阴阳两极的细分。