导读:
在统计学中,p值是一项极为重要的概念,尽管理解它并非易事。少有文章能清晰阐释p值是什么,以及它在统计学中的作用。
一、初探p值的世界
为了理解p值的真谛,我们先来回答几个问题:
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p值越小,是否意味着对照组与实验组之间的某项指标差异越大?(待回答)
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p值是否代表对照组和实验组无差异的概率?(待回答)
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若p值等于0.05,是否意味着零假设只有5%的机会为真?(待回答)
要明白p值为何物,如何运用,我们需要深入剖析以下内容。
二、统计假设检验的基石
“统计假设检验”顾名思义,是基于“统计假设”的前提下进行。我们通常将待检验的假设称为原假设H0,而与其相对的假设则为备择假设H1。例如:
原假设H0:健康成年男性和女性的血红蛋白浓度无显著差异。
备择假设H1:健康成年男性和女性的血红蛋白浓度存在显著差异。
这里的显著性水平α通常设为0.05。
想象一下,我们随机收集了100名成年男性和女性样本,计算他们的血红蛋白浓度平均值。若得到的结果为男性组Hb平均值为143.6±2.5g/L,女性组Hb平均值为116.6±1.8g/L,此时对应的p值为0.03。
虽然这里不详细描述p值是如何计算得出的,但重要的是要明白这是一个通过样本数据对总体进行推断的过程。
三、P-Value的由来与含义
P-Value(概率Pr)的概念是由Ronald Fisher于1925年首次提出。它代表在原假设H0成立的前提下,出现观察到的样本结果或更极端情况的概率。
以“健康成年男性和女性的血红蛋白浓度”为例,p值可理解为:若“无差异”的假设是真的,那么观察到“男性组和女性组血红蛋白存在显著差异”的这种情况出现的可能性为3%。这一可能性越小,我们的证据就越令人惊讶,原假设就越显得站不住脚。
四、关于P值的常见误解
回到文章开头的几个问题,让我们澄清一些常见的误区。
关于第一个问题
答:此观点是错误的。P值小并不直接意味着对照组和实验组之间的指标差异大。这种差异的大小与许多因素有关,如样本量等。
关于第二个问题
答:同样错误。P值并不能代表对照组和实验组无差异的概率。北京大学数学科学学院的房祥忠教授从频率统计和贝叶斯统计角度进行了探讨,发现P值在任何情况下都不能这样解释。
P值描述的是原假设为真的前提下,观察到当前样本结果或更极端情况的概率。
五、正确看待P值
在临床研究中,我们不仅关注统计学的意义,更关心研究的临床意义和实际效益。P值的大小虽然是统计学上的一个指标,但并不代表效应的大小或结果的重要性。正如ASA所提出的,“P值并不衡量效应的大小或结果的重要性。”我们应该结合实际情况,从样本量、观察时间和结局指标的选择等多方面进行综合考量。