如何评估实验结果的统计显著性？

评估统计显著性决定了实验结果是否反映真实的效应，或者更可能是由随机偶然造成的。这主要涉及进行统计假设检验，以量化针对零假设的证据。 关键原则包括建立零假设（假设没有效应）和备择假设。预定义的显著性水平（alpha，通常为0.05）用于表示在零假设为真的情况下拒绝零假设的概率（类型I错误）。计算p值可以指示在零假设为真的情况下观察到所获得结果或更极端结果的概率；如果p值小于alpha，则建议拒绝零假设，这意味着结果在统计上是显著的。置信区间（例如，95% CI）提供了效应大小的范围估计。重要的预防措施包括确保适当的样本大小，使用有效的统计检验，避免数据挖掘或p黑客行为，并在解释显著性时考虑实际重要性和效应大小。 实际执行开始于明确定义假设。根据数据类型和实验设计选择并应用合适的统计检验（例如t检验、方差分析、卡方检验）。计算p值并将其与选择的显著性水平进行比较。如果p < alpha，则声明统计显著性。通过报告效应大小和置信区间来补充这一点。仅凭统计显著性并不能保证实际重要性；效应大小的量级和上下文的相关性对于有意义的解释至关重要。