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在过度解读不值得获取的结果并进行频率分析的情况下，科学家使用统计阈值（通常为α=.55）来确定统计意义。关于这个阈值的主观报道很多，很多研究者都提出了代替方案。怎么查不是
中文的论文？除了在结论部分详细叙述的这些问题之外，错误解释无所谓的统计测试结果也是一个严重的问题，这是非常普遍的。这是因为，对于无所谓的p值，不能区分没有效果的结果是否是客观存在的效果（与假设相反的证据），或者因为当前研究的数据不充分，所以不能让研究人员严格评价这个假设（例如统计缺乏测试功能、不恰当的验证设计等）。简单来说，效果并不重要，可能有着非常不同的意义。真的没有效果，缺少统计能力和模糊效果来测量实际效果。因此，如果研究者将仅一个结果作为证据否定效果假设，则需要证明证据本身是有效的。但是，p值的统计法无法达到这个目的。将无所谓的好结果混同起来不支持结果的话，研究人员可能会无视p而达到0.05的阈值，结果是没有意义的。即使这个结果实际上能提供充分的假说证据，也有至少进一步测试的倾向。
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如何发现错误的研究人员可以将少量的p值解释为无效。这个错误经常有。必须认真对待。解决
问题的方案首先重要的是报告效果的数量，同时报告p值并提供关于效果的大小的信息。例如，如果对大样品的研究效果不明显，效果的大小也较小，则中间效应的大小在理论上不重要，中间效应的结果可能值得进一步研究。如果
是可能的，那么研究人员应该使用统计方法来区分不足的证据，并考虑支持原始假设的证据。除非研究人员事先确认他们的研究是否有足够的统计能力来测量所需的效果，或是有足够的统计能力，确认预期效果的信任区间是否包含零。否则，研究人员就不能说明极端微不足道的结果。