在解读P值之前

在考虑P值之前，您应该：

•评估研究设计。如果研究设计不合理，那么结果很可能没有参考价值。此时，P值是多少并不重要。

•审查所选分析的假设，确保未违反任何假设。对于Prism进行的每项分析，我们都会提供一份分析核查清单。若违反了这些假设，P值可能就失去了意义。

解读较大的P值

如果 P 值较大，数据无法为您提供任何依据来推断总体均值存在差异。即使真实均值相等，仅凭偶然性导致均值相差如此之大，您也不会感到惊讶。这并不等同于说真实均值是相同的。您只是没有令人信服的证据表明它们存在差异。

利用置信区间解读较大的P值

真实差异究竟可能有多大？由于随机变异，本实验中组平均值之间的差异不太可能等于总体均值之间的真实差异。我们无法确知该真实差异的具体数值。这种不确定性以95%置信区间来表示。 您可以有95%的把握认为，该区间包含两个均值之间的真实差异。当P值大于0.05时，95%置信区间将从负数（表示减少）开始，一直延伸到正数（表示增加）。

要在科学背景下解释结果，需考察置信区间的两端，并判断其所代表的差异是否具有科学意义，还是微不足道。需要考虑以下两种情况：

•置信区间范围从您认为微不足道的减少，到您同样认为微不足道的增加。您的结论相当可靠。要么治疗没有效果，要么其效果微乎其微，以至于被视为不重要。这是一项具有信息价值的阴性实验。

•置信区间的其中一端或两端包含您认为在科学上具有重要意义的变化。 您无法得出强有力的结论。以95%的置信区间，您可以说该差异要么为零，要么不为零但属于科学上微不足道的差异，要么大到足以具有科学意义。换言之，您的数据确实无法得出任何确凿的结论。