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【求助】重复测量分析主效应无差异，但单因素效应分析P&0.05有意义吗？
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试验组、对照组分别在时间点T0、T1测指标P（记为P0、P1），采用2＊2重复测量方差分析，时间因素主效应P&0.05，处理因素主效应P&0.05，交互效应P=0.053，这种情况下，我又做了处理单因素效应分析，在同一个时间点T1上，试验组和对照组的P=0.035，我可以得出怎样的结论？我可以说：T1点上，试验组和对照组指标P有统计学差异吗？谢谢！
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可以说：T1点上，试验组和对照组指标P有统计学差异
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山水约定 可以说：T1点上，试验组和对照组指标P有统计学差异 多谢！再多问一句：那这种情况下，处理主效应的结果有什么意义呢？如果我只关心每个时间点上的两组比较，是不是根本不用去看处理主效应？非常感谢！
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这么说啊：整体分析相当于战略分析精细比较（后面的两两分析过程）就相当于战术比较打一个战役肯定要进行战略分析，该不该打但具体的效果要看战术结果同理：方差分析就是整体的看一下，概括地看一下具体的要看后面的两两比较
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这是重复测量方差分析的典型问题。这里的帖子会帮助你认识到这个问题。 还有这个帖子：
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yuuyake edited on
山水约定 这么说啊：整体分析相当于战略分析精细比较（后面的两两分析过程）就相当于战术比较打一个战役肯定要进行战略分析，该不该打但具体的效果要看战术结果同理：方差分析就是整体的看一下，概括地看一下具体的要看后面的两两比较我就是困惑，整体分析没意义的情况下（主效应P&0.05），精细分析两两比较还有意义吗？还惊动版主了，其实我翻了老贴学习过，还是困惑，斗胆上来问。多谢！
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个人认为整体分析没意义的话就不需要精细分析两两比较了。
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海滩090420
个人认为整体分析没意义的话就不需要精细分析两两比较了。 同意
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丁香园准中级站友
版主举的两个贴子很经典。我认为针对楼主的例子，两个组，两个时间点（处理前，处理后），其实没有必要用重复测量。重复测量里面计算组间差异的时候，是把处理前和处理后一并考虑的；同样，计算处理效应的时候，也是把两组一并考虑，如果两组随处理变化趋势不同，就表现为interaction。这并不符合您所期望的观察处理效应的目的。重复测量ANOVA最核心是为了比较同一组研究对象，经过不同的处理，前后的变化，而不是比较两组经不同的处理前后差异。 如果试验组和对照组基线指标基本一样（没什么混杂因素影响的话），就是个独立样本t检验而已；如果控制下基线一些影响因素，就是ANCOVA。 这是我的理解，希望与大家探讨。
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happykai83 edited on
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【求助】T检验的P值=0.06、0.50、0.99得出的结论应该是不一样的，各位老师怎么看这问题？
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这个帖子发布于3年零128天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
1，T检验的P值=0.06、0.50、0.99得出的结论的都是一样的结论：即两组差异没有达到显著水平？2，我想证明两组数据均值是一样的（不是没有差异），那P值应该如果设定？P&0,05？P&0,95？3,就像我们平常经常说的三个词语：一样，差不多，差很多。差很多：就是P&0.05，那么差不多和一样之间是如何区分的？
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第一个问题，您确定？第二个， P值大小对应备选假设 H1，即有无差异。
如果您想证明“均值是否一样”，那就不需要统计，直接看大小就可以了。第三个问题，统计学中没有“一样”这一词语的！
所谓的无差别，在允许的P值下（可以理解为“犯 I 类错误——误诊的概率为这么多），结果无差异，
您问的都是一些很基本，但很关键的知识，请多看看相关资料。
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pearzhouq 第一个问题，您确定？第二个， P值大小对应备选假设 H1，即有无差异。
如果您想证明“均值是否一样”，那就不需要统计，直接看大小就可以了。第三个问题，统计学中没有“一样”这一词语的！
所谓的无差别，在允许的P值下（可以理解为“犯 I 类错误——误诊的概率为这么多），结果无差异，
您问的都是一些很基本，但很关键的知识，请多看看相关资料.谢谢您的解答。我的困惑是：T检验，假设H1为：两组均值相等。我们一般会根据P值来得出结论，即如果P&0.01，为极显著差异P&0.05为显著差异。那在1&p&0.05的情况下，这个范围还是很广的，现在统计学上有没再设一个临界点，比如p&0.5之类的设计，以便得出更合理的结论？
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xwp246747 谢谢您的解答。我的困惑是：T检验，假设H1为：两组均值相等。我们一般会根据P值来得出结论，即如果P&0.01，为极显著差异P&0.05为显著差异。那在1&p&0.05的情况下，这个范围还是很广的，现在统计学上有没再设一个临界点，比如p&0.5之类的设计，以便得出更合理的结论？其实有，不多。反过来说，误诊率假设提高到0.5，这样的结论有意义吗？还不如直接丢硬币！！！再说一遍，所谓临界值就是可以接受的出错误概率，如果这个数字太大，统计分析过程本身都没有意义啦！！
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pearzhouq 其实有，不多。反过来说，误诊率假设提高到0.5，这样的结论有意义吗？还不如直接丢硬币！！！再说一遍，所谓临界值就是可以接受的出错误概率，如果这个数字太大，统计分析过程本身都没有意义啦！！谢谢你，有相关的文献吗？提供文献名字即可。或者告诉我如何搜索这类文献，比如关键词是怎么设？
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xwp246747 谢谢你，有相关的文献吗？提供文献名字即可。或者告诉我如何搜索这类文献，比如关键词是怎么设？。。。不要看文献。。没有必要。这是一个很基础的概念，懂了这个才好明白统计学的意义。建议去找下相关科普文章，好好了解 p值的原理吧。
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的文章 统计学问题一直是个充满争议和讨论空间的话题。今天与大家分享的是，由P=0.06引发的一场关于marginal association的讨论。
丁香园战友发帖求助：
我的论文是关于几个SNPs和肺癌铂类化疗敏感性的相关性的文章，投稿返修回来，审稿人提到了我的文章的结果未进行多重检验校正，其实我自己不是没做多重检验校正，关键是我进行校正后，都没有阳性结果，只有一个 Genomic-control corrected有其中一个点是0.04多，其他的校正方法最小都是0.06了，不知道那样可以不？
长青藤编辑对此提出了自己的观点，也吸引了有不少热心网友的关注和讨论。节选片段如下：
0.06说明有marginal association，问题也不是特别大。
美国北卡罗莱纳大学前心理学系主任曾明确说过，“marginally significantly的意义就相当于NOT significant。”如果作者拿marginally significantly p=0.06作为统计学意义的证据说事，那么0.07行不行？如果0.07行，0.1行不行？从国际学术界的主流观点看，Marginal association做统计就没有意义。
心理系的主任，对统计学不一定特别了解吧。Nature的文章里也有marginally significant的字眼。
在美国，最懂统计学的人除了专门做统计研究的，就是心理学专家和医生研究者。确实在Nature发表的文章也可能出现marginally significant，这好比皇帝的女儿有再大的缺陷也能找到好婆家。别人的研究够出色，即使有点小毛病也能忍了。而对于我们大多数医生来说，文如果不是惊天动地的成果，那还是严谨一点为妙。
P值等于0.05是大家通常的做法，至于为什么选0.05，众说纷纭。在不同的研究中，也可以选0.10作为标准，比如初步筛选中，有时候甚至可以选择0.20. P值的大小，同时也取决于样本量的大小。
p值等于0.05作为一个分水岭，的确没有什么科学道理，但这是大家公认“约定俗成”的东西。要么不去做统计，做了就必须尊重统计学得出的结论。
科学上把p值高于0.05的结果说成“marginally significant”，反之，p=0.04的结果为什么没有人说“marginally non-significant”？是的，在不同的研究中，（比如初步筛选中），有时候p值甚至可以选择0.20。但初步筛选不是用来确定差别或者关联的，而是“初步筛选”，而这一个步骤的关键在于不要漏掉了可能的因素。
事实上，差别（或者关联等）统计学有显著意义，不能等同于科学或临床意义。举个例子，美国哈佛大学医学院Baldessarini教授曾经拒绝在美国神经精神药理学院的声明上签字（声明内容是抗抑郁症药不增加青少年自杀风险）。原因就是自杀风险虽然在服用和不服用抗抑郁症患者中没有统计学显著差别，但自杀这件事情不可以完全用统计学意义来判断。所以，话需要说明白，不可以对结果在统计学上偷换概念。我觉得楼主的问题提的很好。
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您好。我在EXCEL里计算出了T-text的值，那么，是直接根据T-text的值与0.05,0.01的比较来标记显著性差异吗？或者还要得出p-value，据p-value与0.05,0.01的比较来标记显著性差异? 怎么根据T-text的值得到p-value值呢？谢谢。
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请问P=0.05算有统计学差异还是没统计学差异？
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这个帖子发布于8年零82天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
计算相对危险度，RR 0.63, 95% CI 0.40, 1.00, P=0.05下结论时，算有统计学差异还是没统计学差异？
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应该是算没有。
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有统计学意义，参见教科书！
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有统计学意义
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可信区间包括1，RR应该无意义吧。P=0.05 从哪里算出来的？
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本身在假设检验的过程中，小概率事件定义为P&=0.05,因此在P值等于0.05时应该是差别无统计学意义，但这其中你注意一点就是P值在0.05或P值是0.049或0.051其差别是量的差别，由于人为的规定的0.05水准，就变成的质的差别了，具体的结论要谨慎。从可信区间这一方面来说，由于OR值刚好不包涵1在内，结论也可以下有统计学意义，具体自己要解释清楚
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可以说是有意义，但是是临界值
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这里的RR值较小，而且其可信区间包含1，所以说不能认为有统计学差异。而P＝0.05,是临界值，即便说有统计学差异，也需非常谨慎，但是这里结合RR的分析，我认为还是没有统计学差异，比较保险。LZ可以再结合你的专业上的判断，综合起来，下一个比较合适的结论。
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这时候不仅需要看P值，还需要看组间的差别是否有实际意义，或临床意义。如果有临床意义，可以增大样本量，当然这时候要修改研究设计或方案。
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真诚感谢各位的帮忙
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