在心理統計學中，p值（p-value）是假設檢驗中的一個重要概念，用於衡量觀察到的數據與原假設（null hypothesis）之間的一致性程度。具體來說，p值表示在原假設為真的情況下，觀察到當前數據或更極端數據的機率。
p值的定義
- p值：在原假設成立的前提下，檢驗統計量達到或超過實際觀測值的機率。p值越小，表明觀察到的數據與原假設不一致的可能性越大。
p值的解釋
- p ≤ 0.05：通常被認為是統計顯著性的閾值。如果p值小於或等於0.05，研究者可能會拒絕原假設，認為結果具有統計學意義。
- p > 0.05：如果p值大於0.05，通常認為結果不具有統計學意義，研究者可能無法拒絕原假設。
p值的套用
- 假設檢驗：在心理學研究中，p值常用於判斷實驗結果的顯著性。例如，研究者可能會檢驗某種治療方法是否顯著改善了患者的症狀。
- 效應量：雖然p值可以告訴我們結果是否顯著，但它並不能告訴我們效應的大小。因此，研究者通常會同時報告效應量（effect size）來補充p值的信息。
p值的局限性
- 依賴於樣本量：p值受樣本量的影響較大。在大樣本情況下，即使效應很小，p值也可能變得顯著。
- 不能證明原假設：p值只能告訴我們是否應該拒絕原假設，但不能證明原假設為真。
- 多重比較問題：在進行多次假設檢驗時，p值可能會增加假陽性的風險。因此，研究者需要使用校正方法（如Bonferroni校正）來控制總體錯誤率。
總結
p值是心理統計學中一個重要的工具，用於判斷研究結果的顯著性。然而，研究者在使用p值時需要注意其局限性，並結合效應量和其他統計指標來全面解釋研究結果。