是.051,太难过了~~~
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这个真心好悲剧。。。
图片来自http://whatshouldwecallgradschool.tumblr.com/post/28444941491/p-0-06
于我心有戚戚焉!
悲从中来……其实阴性结果的文章难发,这对于临床来说不是个好现象。
这个也太惨烈了!!!
好活泼的舌头
没……没理解笑点(我匿)
我一开始也没明白,百度了一下“统计P”,发现下面这么一段: 统计学意义(p值)ZT 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 简单说来……0.06的p值说明,这个实验不科学,白做了……
哈哈哈哈哈!
表示一眼就懂0.06的涵义了咩哈哈哈哈,但是这种心情还暂时无法体会啊呜呜呜呜~
科研有风险,入行需谨慎
我看着看着。。。被暴漫戳中笑点。。。果然我又没关注重点么。。。
其实一般来讲,这个p值指的是t检验的p值,即对于两组数据进行t检验时,假设这两组数据间有统计学意义上的差异,若p小于0.05,即这个假设成立有小于5%的可能性是由误差造成的,此时认为“这两组数据有差异”成立;若p大于0.06,则这两组数据没有差异比如药学上常见的对给药组和安慰剂组的药效学指标进行t检验,如果出现0.06的p值,就要认为给药组和安慰剂组不存在统计学意义上的差异,这个药没用,白做了......
但是卫管的题也可以说成两种人群政策推行都很到位,p=0.06也很幸福的