《表3 P值错误表达方式情况》

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《教育研究中的P值使用：问题及对策──兼谈效应量的使用》

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文章中每种错误只计一次，关于P值的错误表达的文章总数有118篇，占文章总数的48.96%，由于有些文章不止一种错误表达方式，分类统计之后的错误总数为138，P值错误表达方式的详细统计见表3．从统计的情况来看，错误的表达方式有很多，归纳为4类问题．第一，把定性表达成定量，如：在对A、B两个样本做均值t检验时，当P<?时，表达为A显著强于B或者B显著强于A，然而P<?只能判断两个变量之间在统计学意义上存在差异，并不能表达成显著强于，“显著”是用来修饰“强”这个字的，是对强的程度的说明，“显著”有“非常明显”的意思，“显著强于”换句话说就是“明显大于”，不能用P值大小衡量差异的大小，所以这种表达方式并不合理，容易造成读者的误解．第二，混淆概念，把P值表达成是显著性水平、置信水平、假设检验的统计量、显著性系数、相关系数等．第三，混淆检验方法，把t检验的P值表达成卡方检验的P值，把单样本检验表达成独立样本t检验，等等．第四，表述错误，将P值通过显著性检验表述为P值达到显著性水平；当P>?时，检验结果表述成接受原假设；正文中直接把P值表述成P=0、P=0.00、P=0.000或者P=***．P值的表达虽然很多时候对研究结果没有直接影响，但是P值的错误表达说明研究者本身对P值的理解不够透彻，降低了文章的严谨性，大量的错误表达也会对读者造成严重的误导．