医学统计学，如何正确解读P值？

在医学研究中，P值作为统计显著性的衡量标准，常被用来判断研究结果是否具有统计学意义，许多非专业人士甚至专业人士在解读P值时，常陷入误区，认为P<0.05即为“显著”，而忽视了其背后的真正意义和局限性。

问题： 为什么P值不能单独作为判断研究结果有效性的唯一依据？

回答： P值确实在统计学中扮演着重要角色，它表示观察到当前数据或更极端结果（无论是更有利于研究假设还是更不利于）的概率，P值的大小并不能直接决定研究结果的实际意义或临床应用价值，一个低P值（如P<0.05）确实表明在统计上存在显著性差异，但这并不意味着这种差异在临床上也具有重要性或实用性。

P值的解释需要结合效应大小（Effect Size）、样本量（Sample Size）和临床相关性（Clinical Relevance）等因素综合考虑，一个大的效应大小、适当的样本量以及与临床实践的紧密联系，才是评估研究结果真实价值的关键。

P值的滥用和误用可能导致“P值游戏”（P-hacking），即通过改变数据分析方法或样本选择来人为地降低P值，以达到“显著”的结果，这种做法不仅误导了科学界，还浪费了宝贵的资源和时间。

正确解读P值需要具备全面的统计学知识和对研究背景的深刻理解，在医学研究中，应将P值视为一个工具，而非终点；应倡导以患者为中心、以临床为导向的研究方法，确保研究结果的真实性和实用性。