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p值與零假設：它們的關係到底是什麼？
在經濟學、社會科學，甚至可能是醫學等各個領域，p值的運用似乎早已成為了一個默契。然而，對於這個數字的解釋卻常常引發爭議。不少數據科學家與研究者表示，p值的真實含義常常被誤解，這使得它在學術界意義模糊。因此，這引出了關於p值與零假設關係的一系列重要問題。
p值是基於零假設的一種機率測量，反映了當零假設為真的情況下觀察到的測試統計量至今的極端程度。
根據統計學定義，零假設（null hypothesis）是被測試的假設，通常預設某個效應或差異不存在。例如，若某研究旨在檢驗一種藥物對於某種病症的療效，則零假設可能會是「此藥物無效」。而p值則是用來量化這一假設的工具，具體而言，它表示在假設成立的情況下，取得的結果或更極端結果的機率。如果p值非常小，則表明在零假設成立的前提下，觀察到的結果極不可能發生，進而可能促使研究者拒絕零假設。
在2016年，美國統計學會（ASA）發表聲明指出，「p值並不衡量研究假設的真實性概率，也不顯示數據是隨機產生的概率。」
針對這一點，許多學者和統計學家呼籲，應當對p值的使用進行重新評估。他們認為，p值並不代表證據大小或結果的重要性，也不應簡單被用作拒絕或接受假設的唯一標準。特別是在進行多次試驗或樣本量較小的情況下，容易出現誤導性結論。
在實際操作層面，研究者常常會設定一個「顯著性水平」，通常為0.05，這意味著當p值小於0.05時，研究者將拒絕零假設。這一標準雖然在統計界被廣泛使用，但其背後卻潛藏著諸多問題。使用這一標準的研究，有時會忽略測試設計、測量質量等其他相關因素，從而導致於數據結果的錯誤解讀。
「在精神健康、臨床醫學等領域，研究者必須考慮到設計的每一個環節，才能確保得出合理的結論。」
一方面，p值的大小在某程度上反映了結果的確信度；另一方面，依賴單一數字作為決策依據卻也存在風險，可能導致「p值鉤」等現象。這種情況下，研究者可能會在數據分析中尋求調整或篩選數據，使其達到顯著水準，而非客觀反映真實情況。
值得注意的是，p值並不僅僅是一個從樣本數據推算的數字，還涉及到對整體樣本的解釋。因此，除了報告p值以外，研究還應該關注其它的統計指標，例如置信區間、效應大小等，這些統計工具有助於提供更全面的分析結果。
多位統計學家建議，應更多地關注其他推論統計方法，如置信區間、似然比等，而非僅僅依賴p值來做出結論。
這樣的爭論促使經濟學和其他科研領域對統計學方法的再思考。在2019年，ASA組建了一個專門小組，針對統計方法在科學研究中的運用進行檢討。他們指出，不同的不確定性度量可以相輔相成，並強調「當p值和顯著性檢驗被正確應用和解釋時，可以提高數據推斷結論的嚴謹性」。因此，尋找合適的統計工具和正確解釋數據顯得尤為重要。
綜合來看，p值與零假設之間的關係並非簡單明確，而是包藏著更多的科學方法與理論的交錯。或許，真正的挑戰並不僅在於如何計算或解讀p值，而在於如何確保其在研究中得以正確合理的使用。你是否曾經思考過如何在研究中正確地使用p值，而不僅僅是依賴它的大小來做出決定呢？
