p<0.05是什么意思？
一般以P < 0.05 为有统计学差异。P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。
实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
理解P值，下述几点必须注意：
1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。
2、P>0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。那种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。
4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。
以上内容参考 百度百科—假设检验中的P值
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2024-04-11 广告
p<0.05是一种统计学中的显著性水平标准，通常用于判断实验结果是否具有显著性差异。
在科学研究中，我们通常会对某一变量进行实验，得到实验数据后，需要进行统计分析，以确定数据的真实性和显著性。
在这个过程中，我们通常会进行假设检验，以判断实验结果是否具有显著性差异。p值是指得到比实际观察结果更极端的结果的概率，一般来说，p值越小，说明实验结果与原假设之间的差异越显著。
当p值小于0.05时，我们通常认为实验结果具有显著性差异，即实验结果不太可能是由于随机误差所导致的。因此，p<0.05是一种常用的显著性水平标准，表示实验结果与原假设之间的差异具有统计学显著性。
