p值是科研论文中经常被引用的一个统计量，但它有被严重滥用的倾向。
早在20世纪20年代，p值仅出现在17%的已发表的心理学论文中；但根据一项之前的研究，截止到20世纪70年代，p值已经出现在多达90%的论文中。许多论文和研究都已证实了它在科学出版中被滥用的普遍性，美国统计协会也史无前例地首次就统计实践公开发表声明。由于该数值决定了假设检验在统计中的重要性，因此确保p值在使用中正确无误至关重要。
p值为什么如此重要？如何正确使用p值？
p值为什么重要？
我们先来解释一下什么是零假设。它意味着不存在与测试集、组、变量等有关的显著影响、模式或关系，观察结果是由于抽样或实验误差。如果零假设为假，则存在与观察数据有关的显著影响。但是，是什么决定观察结果的显著性，以接受或拒绝零假设呢？这就是p值的重要性所在：它提供了一个衡量标准，基于此，结果可以被认为是统计上显著或不显著。
p值用于显示在零假设为真的情况下，研究中所观察到的影响、差异或关系的可能性有多大。p值的范围为0到1。
正确使用
- p值并不暗示任何影响、差异或关系的强度或大小。添加相关系数或平均值可以帮助读者更好地理解你的研究结果。
- 为主要结果写上精确的p值，以维护科学的严谨性。如果确切的p值小于.001，你可以写“p < .001”。
- 由于p值不能等于0，请将“p = .000”替换为p < .001”，因为后者被视为标准做法。
- 确保在表述中使用“p < .05”而不是“p < 0.05”，因为在数值不能大于1的情况下，大多数专家不赞成在小数点前加零。
p值容易出错，尽管意图是好的。在进行研究论文复查，纠正语法错误及统计异常时，除了确保稿件在语言上准确无误之外，诸如p值等科学数值的正确应用同样至关重要。
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