在統計學中，p值（p-value）是一種用來衡量觀察結果與虛無假設（null hypothesis）之間一致性的指標。它表示在虛無假設為真的情況下，觀察到的數據或更極端數據出現的概率。較小的p值（通常小於0.05或0.01）表明觀察結果不太可能是隨機產生的，因此可以拒絕虛無假設。p值的大小可以幫助研究者判斷其結果的統計顯著性，進而推斷是否存在某種效應或關聯。
這是設定的臨界值，用來判斷p值是否足夠小以拒絕虛無假設。它通常設定為0.05或0.01，這意味著如果p值小於這些值，則結果被認為是統計上顯著的。這個概念在科學研究中廣泛使用，以確保研究結果的可靠性。
例句 1：
我們的顯著性水平設定為0.05。
We set our significance level at 0.05.
例句 2：
當p值低於顯著性水平時，我們拒絕虛無假設。
When the p-value is below the significance level, we reject the null hypothesis.
例句 3：
選擇合適的顯著性水平對於研究結果的解釋至關重要。
Choosing an appropriate significance level is crucial for interpreting research results.
這個術語用來描述研究結果是否足夠強，以至於不太可能是由於隨機變化造成的。當p值小於設定的顯著性水平時，結果被認為是統計上顯著的，這意味著研究者可以有信心地聲明存在某種效應或差異。
例句 1：
這項研究的結果顯示出統計上的顯著性。
The results of this study showed statistical significance.
例句 2：
我們的發現達到了統計顯著性，這支持了我們的假設。
Our findings reached statistical significance, supporting our hypothesis.
例句 3：
在這個實驗中，統計顯著性意味著我們的結果不是偶然的。
In this experiment, statistical significance means our results are not due to chance.
這是一種統計方法，用於檢驗虛無假設是否成立。通過計算p值，研究者可以判斷觀察到的數據是否與虛無假設一致。這個過程在科學研究中非常重要，因為它幫助研究者根據數據作出結論。
例句 1：
假設檢驗是評估研究結果的重要工具。
Hypothesis testing is an important tool for evaluating research results.
例句 2：
我們通過假設檢驗來檢查數據的有效性。
We use hypothesis testing to assess the validity of the data.
例句 3：
在這個研究中，我們進行了假設檢驗以檢查結果的可靠性。
In this study, we conducted hypothesis testing to check the reliability of the results.
這是用來表示結果的可靠性的一個指標，通常以百分比形式呈現。它反映了在多次抽樣中，結果會落在某一範圍內的概率。常見的信心水平有95%或99%。這與p值相關，因為較低的p值通常意味著較高的信心水平。
例句 1：
我們的信心水平設為95%。
We set our confidence level at 95%.
例句 2：
信心水平越高，結果越可靠。
The higher the confidence level, the more reliable the results.
例句 3：
這項研究的信心水平表明我們的結論是可信的。
The confidence level in this study indicates that our conclusions are trustworthy.