p-值是零假设显著性检验(NHST)(例如t-检验)给出的一个概率值。关于显著性检验和 p 值的争论在科学界已经持续了许多年，而且最近十几年来争论越发激烈。许多科学家（也包括一些统计学家）主张放弃显著性检验和 p 值并推动统计学改革，而许多统计学家（也包括一些科学家）则捍卫显著性检验和 p 值【1】。争论的双方在是否放弃或保留显著性检验和 p 值上无法达成共识，但是双方都同意p 值很容易被误解，即使受过良好统计学教育的一些专家也不能正确解读p 值【2】。谢钢老师在博文【3】中列举了文献中常见的对p-值的误解。

主张放弃显著性检验和 p 值的学者认为：对p-值误解的问题并不在于p 值本身。p-值是显著性检验的成果，而显著性检验存在逻辑缺陷，所以在显著性检验语境下根本不可能正确解读p-值。换句话说，对p-值的误解其实是显著性检验的必然结果。只有放弃显著性检验，才能够彻底解决对p-值误解的问题【1】。

然而主张保留显著性检验和 p 值的学者认为：显著性检验是科学研究的有用工具，对p-值的误解主要是应用者没有正确理解p-值。因此对p-值误解的问题可以通过加强统计学教育来解决。

笔者认为，加强统计学教育不可能解决对p-值误解的问题。显著性检验和 p 值作为大学统计学课程的标准内容已经将近一个世纪了。试想一下：如果受过良好统计学教育的一些专家也不能正确解读p 值，怎么能够指望加强统计学教育可以消除一般学者对p-值的误解呢？

参考文献

【1】黄河宁2024 p-值是什么事件发生的概率？科学网，https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3427112&do=blog&id=1446121

【2】Lytsy P, Hartman M, Pingel R. Misinterpretations of P-values and statistical tests persists among researchers and professionals working with statistics and epidemiology. Ups J Med Sci. 2022 Aug 4;127. doi: 10.48101/ujms.v127.8760. PMID: 35991465; PMCID: PMC9383044.

【3】谢钢 2024 假如我们正确地解读p-值，科学网，https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3503579&do=blog&id=1445209