Почему P-значения не всегда являются объективным показателем статистической значимости?

P-значения не всегда являются объективным показателем статистической значимости по нескольким причинам:

• Невозможность оценки вероятности того, что один исследуемый вариант лучше другого. neiros.ru P-значение показывает лишь вероятность того, что при верности нулевой гипотезы удастся вычислить результат, отличный от нуля. neiros.ru
• Невозможность чётко показать, какой из вариантов имеет большую вероятность стать истиной. neiros.ru Даже при низком p-значении показатель не может определить, когда нуль действительно является ложным или когда нуль является верным, но выборка нечёткая. neiros.ru
• Устойчивость на эквивалентных выборках. ru.wikipedia.org Это может стать препятствием для воспроизводимости результатов эксперимента. ru.wikipedia.org
• Влияние размера выборки. xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai В масштабных исследованиях практически всегда получаются статистически значимые результаты, даже если наблюдаемый эффект очень невелик. xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai
• Предвзятость и связанный с ней отбор данных. xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai Обычно авторы публикуют результаты только в том случае, если они статистически значимы, однако в повторных исследованиях это далеко не всегда подтверждается. xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai

Для правильной интерпретации результатов исследования необходимо учитывать не только P-значение, но также средние значения и доверительные интервалы. xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai