P值由英国统计学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）于1925年提出，作为衡量原假设证据强度并确定统计显着性的指标，P值范围介于0~1之间，代表零假设（治疗A与治疗B提供相同的益处）成立的概率。当P≥0.05，没有充分证据来拒绝零假设，两组间样本的差异无统计学意义。当P0.05，证据支持拒绝零假设，两组间的样本差异有统计学意义。然而，随着P值不断被广泛地应用，P值的滥用现象也层出不穷，P值成为了确定科学探究有效性的根深蒂固的指标，这已经超出了P值本身的意义。
教条地接受P0.05来评估所有统计结果，是十分不可取的。统计数据并不简单，具体问题，具体分析，关于P值，针对研究问题适当地设计研究工作，并且在解释研究时不要只依赖P值，还要考虑研究设计、效应大小、置信区间和图形摘要，尝试将他们的研究结果整合到更广泛的背景中。
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