假设检验有统计学意义时，你真的懂了吗？
最近一位朋友私信我：“我做了一个实验，p值小于0.05，是不是说明我的结论一定成立？”我笑了——这正是很多人掉进的“统计学陷阱”。今天用问答形式，带你看清：当假设检验有统计学意义时，到底意味着什么。
Q：p值小于0.05，是不是代表结果一定正确？
A：不！p值只是告诉我们：如果原假设为真（比如“新药无效”），那么我们观察到当前数据或更极端数据的概率小于5%。但这不是“新药有效的概率”，也不是“结论绝对正确”。它更像是一个“警报信号”——提醒我们：“哎，这事儿有点反常，得再看看。”
举个真实案例：某母婴博主发现，用某种奶粉喂养的宝宝便秘率更低。她做了卡方检验，p=0.03。看起来很“显著”对吧？但后来发现，样本量只有30人，且妈妈们自己选择奶粉品牌（可能存在选择偏倚）。最终这个研究被期刊拒稿——因为统计学意义 ≠ 实际意义。
Q：那怎么才算真正有意义？
A：看三个维度：一是效应量（effect size）——比如新药比旧药好多少？二是临床/实际价值——哪怕p=0.01，如果改善只是一点点，可能根本不值得推广；三是可重复性——别人复现你的实验能得出同样结果吗？
比如我写过一篇关于“每天喝一杯绿茶是否降低焦虑”的文章。统计上确实显著（p=0.04），但我没急着发朋友圈。我查了效应量（Cohen’s d=0.2），发现改善幅度很小。于是我在文末加了一句：“统计显著≠生活改变，别盲目跟风。”结果评论区炸锅了——有人留言：“原来我不是不够努力，是数据太温柔。”
Q：普通人怎么用好“统计学意义”？
A：记住一句话：别让p值成为你的决策唯一依据。看到“p<0.05”时，先问：样本够大吗？效应明显吗？有没有混杂变量？比如健身博主说“用了这款蛋白粉，肌肉增长更快”，如果他只采访了10个人，那就算p=0.01也别信。
最后送大家一句我常在小红书写的金句：“数据不会骗人，但解读数据的人会。” 与其迷信p值，不如学会问问题、看细节、保持怀疑。这才是自媒体时代最稀缺的“认知力”。
如果你也常被“显著”二字迷惑，欢迎留言讨论！一起做个清醒的读者和创作者 🌿
