P值应用思考：挑战与优化策略

摘要

P值（基于频率学派）是统计学中用于检验原假设的重要工具，表示在原假设为真时观察到当前或更极端结果的概率。尽管P值被广泛用于判断研究结果的显著性（如P<0.05,P<0.01），但其滥用和误用也引发了诸多争议。本文综述了P值在科学研究与临床试验中的重要性及局限性，包括其对样本量的敏感性、二元分类的误导性，以及无法客观反映有无临床意义等问题。同时，探讨了作为补充和优化的方法，如置信区间、效应量、贝叶斯统计等。基于现有共识与争议，提出合理使用P值的建议，强调结合多种统计指标以提升科学推断的严谨性和可重复性，认识到P值在控制错误率和组间比较中的核心作用。未来，提倡将P值重新定位为原假设的“兼容性”指标，并与其他方法协同应用，避免简单的二元分类。

关键词

统计学 / P值 / 研究进展 / 统计滥用