在解读P值之前

在考虑P值之前，您应该：

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

•审查所选分析方法的假设，确保未违反任何假设。对于Prism进行的每项分析，我们均提供分析核查清单。若违反了假设，P值可能失去意义。

解读较大的 P 值

如果 P 值很大，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，您也不会感到意外。这并不等同于说真实均值是相等的。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同于总体均值之间的真实差异。 我们无法确知这个真实差异究竟是多少。这种不确定性以95%置信区间的形式呈现。您可以有95%的把握认为，该区间内包含两个均值之间的真实差异。当P值大于0.05时，95%置信区间的下限为负数（表示差异减小），上限为正数（表示差异增大）。

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，抑或微不足道。需考虑以下两种情况：

•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，被视为不重要。这是一项具有信息价值的阴性实验。

•若置信区间的任一端或两端包含您认为具有科学意义的变化，则无法得出强有力的结论。在95%的置信水平下，您可以推断差异为零，或虽不为零但科学上微不足道，或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。