P值不是你以为的那个概率

P值是统计学中最被误解的概念。摩尔的澄清至关重要：P值 = 在「效果不存在」的假设为真的条件下，观察到当前数据或更极端数据的概率。它不是「效果存在的概率」，也不是「结论正确的概率」。这个澄清的意义在于：即使P值很小（<0.01），你的结论仍然可能是错的（第一类错误）；即使P值不显著（>0.05），效果仍然可能存在（第二类错误）。P值是约束证据强度的工具，不是确定真相的判官。