在统计学中，p≤0.05和p≤0.01被认为是差异有统计学意义的界限。在描述p值及其统计结论时，应注意下列问题：    

1. 最好报告精确的p值    

以往的文章中，往往只报告p＞0.05，或p＜0.05 , p＜0.01。近年来随着计算机统计软件的广泛应用及循证医学的发展，提倡报告精确的p值，如p＝0.004或p＝0.047等。理由如下：（1）以往假设检验多采用手工计算，需要计算出统计量值（如t 值、卡方值、F值）之后，通过查界值表估计p值的范围。而目前多采用计算机统计软件，可自动给出精确的p值；（2）研究者不能只用一个固定的界值判断问题，应根据研究的具体情况及专业知识，具体问题具体分析。例如p＝0.052与p＝0.047，不能一概而论p＝0.052无统计学意义，p＝0.047有统计学意义；（3）p值是循证医学最重要的“ 证据”    

之一，一些meta分析的方法需要根据精确的p值对同类研究结果进行综合评价和分析。    

2. 准确描述统计结论    

传统上，往往把p＜0.05或p＜0.01描述为“差异有显著性”。值得注意的是，p 值的大小只说明统计学意义上的“显著”，不说明临床意义上实际差别的“显著”。也不应把p＜0.05或p＜0.01误解为差别很大，甚至一定在医学实践中有重要的价值。为了避免统计“显著”与专业“显著”的混淆，提倡在描述p值时，用“差异有/无统计学意义”，避免用“差异有/无显著性”。此外，统计结论是根据p值大小作出的，p值愈小，误差发生的可能性愈小，差异愈有意义，但“小概率”事件不代表绝对不可能发生，统计结论不是百分之百的正确。故统计学不是万能的，在对p值作出解释时，注意用词的准确    

性，下结论时要慎重，应结合专业知识去分析，尽量不用过于肯定的语言。    

在护理论文中，误用或错用统计学分析方法及统计结论描述不当的现象非常多见，后面的讲座将就描述性统计、推论性统计、相关分析及统计表中常见的统计学错误分别加以论述，并结合SPSS统计软件，介绍各种统计学分析方法的应用和操作方法。