在上两期的内容中，我们着重介绍了统计分析方法和图表的分类和应用。除此以外，相信大家在统计中更加关心的一个统计学指标就是P值。那么P值有什么意义呢？如何正确理解P值？我们今天就为大家简单介绍一下。

一、P值的临床意义

医学统计就是运用概率论和数理统计的原理和方法结合医学实际，对医学领域的各种研究进行资料搜集、整理、分析和推断。对于随机事件的发生情况，就用概率来描述，而概率用 P 值来表示。P 值反映了发生某事件可能性的大小。概率用从 0 到 1 之间的小数表示， 也可表示为百分数。一般用P< 0.05 表示有统计学差异， 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。具体的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。统计学检验的目的就是检验样本之间的差别来源于抽样误差的可能性有多大。

在解释P值大小的临床意义时，我们很多人常把P值大小理解为实际效果差别的大小。这是没有正确理解P值得含义。以P＜0. 05为例，其正确理解是“差异( 或差别) 有统计学意义”，而不能理解为差异非常大。统计学上根据假设检验原理推算出来的P值的真正含义是表示拒绝特定的无效假设可能犯 I类错误 (即假阳性错误)的概率的理论值。P值越小, 说明越有理由认为两种药物效果不同, 而不能说明两种药物差异的大小。比如，我们检验两种抗血管生成药对老年黄斑变性患者的疗效，如果统计得到P＜0. 05，就说明两种药物存在等效的可能很小（小于0.05），从而证明这两种抗血管生成药对老年黄斑变性患者的疗效是有差别的。

而P＞0. 05 应理解为“差异( 或差别)无统计学意义”。我们可以这么理解：如果事先规定拒绝无效假设的显著性水平 α=0.05，当统计结果 P>α时，可以作出 “不拒绝”无效假设的结论，不能认为对比的两者之间的差异具有统计学显著性意义，而不能作出“接受”无效假设, 认为对比的两者之间疗效是相同的结论。

二、如何根据P值正确解释统计学结论

临床研究中，统计学结论必须结合专业知识进行解释。一个完整的推断结论必须包括统计学结论和专业结论两部分。统计学结论只能说明数据之间有没有统计学意义，要想说明数据之间在专业上是否有本质上的联系，还需要借助专业知识和具体实验来说明。比如某种老年黄斑变性治疗药物在用药后平均视力增加极小，但是如果纳入的样本量较大，而误差又较小，那么统计分析后可能会得到“ P<0.05”的结论，但根据临床经验认为视力的改善并不具有临床实用价值。

再次强调一下，P的意义并不是表示两组差别的大小，而是反映两组差别有无统计学意义。对P值解释必须结合专业知识, 才能得出恰如其分、符合客观实际的临床结论。

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