假设检验和生物统计学依靠 p 值的概念来评估研究结果的重要性。在本主题群中，我们将深入探讨 p 值是什么、它与假设检验的相关性以及它在生物统计学领域的含义。完成本次讨论后，您将全面掌握 p 值概念及其在科学研究中的实际应用。
P值的概念
p 值或概率值是统计假设检验中使用的一种度量，用于确定反对零假设的证据强度。它量化了在零假设为真的假设下获得观察结果或更极端结果的可能性。
在进行统计检验时，研究人员会指定原假设 (H 0 )，它通常表示不存在效应或关于总体参数的特定声明。另一方面，备择假设 (H 1 ) 表示零假设为假的断言。
在收集和分析数据后，研究人员计算 p 值，它表示在原假设成立的情况下观察到所获得结果的概率。p 值较小表明在原假设下观察到的结果不太可能，从而导致拒绝原假设而支持备择假设。
与假设检验的相关性
p 值的概念是假设检验的基础，因为它提供了一种确定研究结果重要性的机制。在假设检验中，拒绝原假设的传统阈值被设置为显着性水平，通常用 α (alpha) 表示。常用的显着性水平包括 0.05 和 0.01，表示当原假设为真时错误地拒绝原假设的概率。
当计算出的 p 值小于所选的显着性水平（通常为 0.05）时，研究人员拒绝原假设，得出结论认为有重要证据支持备择假设。相反，如果 p 值超过显着性水平，则研究人员无法拒绝原假设，表明缺乏足够的证据来支持备择假设。
了解假设检验背景下的 p 值对于从统计分析中得出有效结论至关重要。它使研究人员能够评估反对原假设的证据的强度，并就接受或拒绝研究假设做出明智的决定。
对生物统计学的影响
在生物统计学领域，p值的概念在评估与健康和医学相关的科学实验和研究结果中起着至关重要的作用。生物统计学家利用 p 值来评估实验结果的统计显着性，特别是在临床试验、流行病学研究和观察性研究中。
例如，在临床研究中，生物统计学家使用 p 值来确定新的药物治疗或干预措施与对照组或标准治疗相比是否具有统计学上显着的效果。通过考虑 p 值以及效应大小和置信区间，研究人员可以就医疗干预措施的有效性和安全性做出明智的决策。
此外，在流行病学研究中，p 值的解释有助于评估风险因素与疾病结果之间的关联。生物统计学家检查 p 值以确定因果关系的证据强度，从而有助于了解疾病病因和制定公共卫生干预措施。
结论
p 值的概念是统计假设检验和生物统计学中的重要工具，提供反对原假设的证据的定量测量。通过理解和正确解释 p 值，研究人员可以根据统计分析得出合理的结论，从而推进生物学、医学和公共卫生等不同领域的科学知识。