引言
对于许多学者和研究人员来说，P值的理解和应用似乎总是存在一些疑惑和误区。
究竟何为P值？P值所代表的统计学差异又意味着什么呢？
P值，即概率值，反映了某一事件发生的可能性大小。在统计学中，我们通过显著性检验方法得到P值，通常以P<0.05表示存在统计学差异，P<0.01表示具有显著统计学差异，而P<0.001则代表极其显著的统计学差异。
那么，这个P值是怎么来的呢？其实，它是统计学家们在探索数据规律的过程中所发现的一个指标。
为什么选择0.05这个数值作为判断的阈值呢？
这个数值的确定与一位著名的统计学家R·A·费希尔（Fisher）的工作密不可分。费希尔在其研究中深入探讨了这一问题，并留下了大量文献资料。
对于P值的误解，历史上从未停止过。有人将P值比作恼人却又挥之不去的蚊子，是科学中一个被误解的工具。讽刺的是，P值的创始人之一，统计学家Ronald Fisher，在引入P值时，并未打算将其作为一个决定性指标来解析结果。
Fisher原本的想法是提出一个非正式的简单指标，用来判断数据是否有显著性。他认为应先进行实验，看结果与可能产生的随机结果是否一致。研究人员应提出一个“零假设”，然后验证两组之间是否有相关性或差异性。在这个框架下，P值被定义为假设零假设为真时，计算得到的结果与事实的符合概率。
对于P值的精确性，我们不能盲目。
目前，对于过分追求P＜0.05和错误理解P＞0.05的现象，学术界开始反思。最新一期的《统计学家》杂志就发表了专刊，呼吁建立一个没有“P＜0.05”的世界，号召大家重新审视“统计显著性”的说法。
“我们并不是要废除P值，也不是要让大家进入一个低质证据突然变得可信的世界。而是希望停止用P值来设定一个二分类、非黑即白的界限，以此来决定实验结果是否拒绝或支持某个科学假设。”
那么，放弃了“统计显著性”后我们应该怎么做呢？
1. 描述P值时应以连续变量来描述，提供具体数值，而不是简单地分类为P＞0.05或P＜0.05。例如，可以精确到p=0.049999或p=0.050001。
2. 采用“兼容区间”来替代“置信区间”，以避免对试验结果产生过分自信的解读。
3. 在分析过程中明确各种统计假设和不确定因素，并尝试使用多种合理的统计模型来分析问题，呈现所有分析结果，而不仅仅是自己所感兴趣的结果。
如Pearson所言：“实际中只有凭借经验才能确定显著性检验在频率意义上的结果是否显著。我们得到的结论既依赖于对类似事物的直接经验也依赖于对观测效应如何产生的一般性理解。”这告诉我们：对知识的追求是一个试探性的过程。