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在統計學中，p值是用來斷定我們的數據能否存在統計學明顯性的一個重要指標。當p值小於0.05時，我們平日認為成果是統計學上明顯的。本文將具體介紹p值小於0.05的打算方法。 起首，我們須要懂得p值的含義。p值是指在零假設（即假設兩個變數之間不關係）為真的情況下，察看到的統計量或更極端值呈現的概率。假如p值很小，意味著在零假設為真的情況下，我們察看到的數據是不太可能產生的，因此我們拒絕零假設，認為成果是統計學上明顯的。 打算p值平日涉及以下步調：
- 斷定統計測試的範例。根據數據跟研究計劃，抉擇合適的統計測試，如t測驗、卡方測驗等。
- 收集數據並打算出統計量。根據所選的統計測試，打算出響應的統計量，如t值、卡方值等。
- 斷定分布範例。根據統計測試跟數據的性質，斷定是利用正態分布、t分布還是其他分布。
- 查找或打算p值。利用分布表、統計軟體或打算公式，找出對應於統計量的p值。 當p值小於0.05時，意味著成果的產生概率小於5%，這在統計學上被認為是一個較為嚴格的明顯性程度。以下是一個簡化的例子來闡明p值的打算： 假設我們停止了一個t測驗，掉掉落t值為2.5。我們查找t分布表，根據自由度（平日是樣本量減去1）找到對應的p值。假如查到的p值是0.02，那麼這個p值小於0.05，我們就可能認為成果是統計學上明顯的。 最後，須要注意的是，p值小於0.05並不是一個絕對的標準。在某些情況下，研究者可能抉擇更嚴格的0.01或更寬鬆的0.1作為明顯性程度。其余，p值只是統計學明顯性斷定的一個方面，它不克不及闡明效應大小或現實意思。 總結來說，p值小於0.05的打算須要根據所選的統計測試跟數據的性質停止，它是一個幫助我們在統計學上斷定成果能否明顯的東西。