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為什麼小p值能引發如此大的爭議？
在數據分析與統計領域，小p值長期以來被視作科學研究中評估假設的重要工具，但為何它會引發如此大的爭議呢？這個問題的背後，隱藏著許多誤解與爭論，影響著學術界對於數據解讀的基本概念與實證研究的信任度。
根據美國統計協會（ASA）的說法，「p值不測量研究假設為真的概率，或數據僅是隨機機會的產物的概率。」
首先，p值的基本定義是：在零假設為真（即研究者希望檢定的假設為錯誤的假設）的前提下，觀察到的統計量至少如此極端的結果的概率。當p值非常小時，這意味著該結果在零假設為真的情形下出現的機會非常低。反之，較大的p值則表示結果並不具有統計意義，無法拒絕零假設。
許多研究者誤解了p值的意義，常常忽視其實並不能完全代表假設真實性的程度。
隨著時間的推移，統計學家們開始質疑小p值的使用及其解釋。例如，2016年ASA發表了一份正式聲明，警告學者在解釋p值時應該謹慎，並指出這並不是檢驗研究假設真實性的工具。這樣的公告引發了科學界的廣泛關注與討論。
ASA在2019年則提出，恰當應用和解釋p值和顯著性檢驗可以提高研究所推導結論的嚴謹性。
儘管有關p值的學術爭論持續不退，但在許多量化研究領域，報告p值的做法依然是普遍的。然而，p值的濫用卻屢見不鮮，尤其很多研究者在p值小於0.05時，就輕易認為可以接受替代假設，這無疑是對統計學的誤用.
問題來了，p值的真正價值究竟在哪裡？如同對於統計學其他指標的解釋，p值應被視為一種數據評估的工具。當研究者對其意義的理解有所偏差時，則可能會對結果產生誤導。例如，p值不能揭示研究結果的大小或效應的重要性，這將可能令研究結果的真實價值被低估或高估。
此外，p值的計算過程也相當複雜。測試統計量T通常是從觀察數據中推導出的一個單一數值，並與零假設進行比較。當p值小於設定的顯著性水平（通常是0.05）時，表示可以拒絕零假設，但這並不等於證明零假設是完全錯誤的。在實際的研究中，忽略了其他重要的背景因素，僅依賴p值做出結論會進一步加深誤解。
以一枚公正的硬幣為例，若經實驗發現出現14次正面，隨即作出結論認為硬幣不公平，這過程中的誤解與結果的誤導，正是p值濫用的縮影。
在社會科學和醫學研究中，這種情況尤其嚴重。研究者經常因為強調p值而忽略了研究設計的合理性、數據質量以及其結果的實際應用價值。因此，也有學者呼籲應減少對p值的依賴，改而更重視可信區間、似然比等其他推論統計方法，甚至逐漸探討p值的連續性解釋，以實現對統計結果的更全面分析。
儘管如此，p值仍然是當前科學研究中的一個重要工具之一。正如2019年ASA的報告所指出，「沒有單一的測量可以滿足所有要求」。面對這樣的爭議，讀者是否應該重新審視p值的使用及其報告方式，以便對研究結論有一個更清晰的認知呢？
