通常p值有三个判断标准，对应的α一般取值为0.05、0.01和0.001。 如果p<0.05，则说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计表述为在0.05水平上显著，一般用“*”表示；如果p<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计表述为在0.01水平上显著，一般用“**”表示 ...

May 26, 2021 · p>0.05称“不显著”；p<=0.05称“显著”，p<=0.01称“非常显著” 由于常用“显著”来表示P值大小，所以P值最常见的误用是把统计学上的显著与临床或实际中的显著差异相混淆，即混淆“差异具有显著性”和“具有显著差异”二者的意思。

Oct 13, 2023 · The p-value in statistics quantifies the evidence against a null hypothesis. A low p-value suggests data is inconsistent with the null, potentially favoring an alternative hypothesis. Common significance thresholds are 0.05 or 0.01.

Aug 4, 2016 · p>0.05称“不显著”；p<=0.05称“显著”，p<=0.01称“非常显著”。 由于常用“显著”来表示P值大小，所以P值最常见的误用是把统计学上的显著与临床或实际中的显著差异相混淆，即混淆“差异具有显著性”和“具有显著差异”二者的意思。

Dec 1, 2024 · p>0.05 表示无显著性差异；0.01 <0.05 表示显著性差异，通常以*标记；p<0.01表示极显著性差异，通常以**标记。 这是通过假设检验来评估数据间差异是否具有统计学意义的一种方法。

是这么写的：人民卫生出版社出版的全国高等学校教材《 卫生统计学》第 5 版，报告统计学检验的结论时，对 p 值小于或等于检验水准(一般为 0.05)的情况，一律描述为 “差异有统计学意义” 。

May 26, 2023 · 在统计学中，p值是用来衡量观察到的数据与原假设之间的差异程度的概率值。 通常情况下，p值小于预设的显著性水平（通常为0.05、0.01或0.001）时，我们认为观察到的差异是统计上显著的。

p值和置信区间之间存在对偶性。对于对照实验中常用的零差异零假设，实验效应的95%置信区间不包含零意味着p值<0.05。 一个常见的错误是单独查看对照组和实验组的置信区间，并假设如果它们重叠，则实验效应在统计学上没有差异。

Mar 17, 2024 · P>0.05称“不显著”；P<=0.05称“显著”，P<=0.01称“非常显著”。 当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据应该不是来自于同一总体（population），而是来自于具有差异的两个不同总体。因此这里的p应该就是计算自己的结果与baseline的结果之间存在差异。

该实践被正式称为零假设显著性检验，假设零假设(在感兴趣的测量指标上，实验组之间无差异或无相关性)，如果观察数据的 p 值小于 5% (p<0.05)就拒绝该假设。