Hypothesis-Testing
將結果稱為“非常重要”是錯誤的嗎？
為什麼統計學家不鼓勵我們將結果稱為“高度顯著” ？-價值遠低於常規-水平?
相信一個有 99.9% 的可能性不是 I 類錯誤的結果真的是錯誤的嗎（) 不僅僅是一個只給你 99% 機會的結果 ()?
我認為說結果“非常重要”並沒有太大的錯誤（儘管是的，這有點草率）。
這意味著如果您設置的顯著性水平要小得多，您仍然會認為結果是顯著的。或者，等效地，如果您的某些讀者的閱讀量要小得多記住，那麼他們仍然可以判斷您的結果是重要的。
注意顯著性水平在旁觀者的眼中，而-value 是（有一些警告）數據的屬性。
觀察只是不一樣的觀察，即使兩者都可能被您所在領域的標準約定稱為“重要”（）。微小的-value 意味著針對 null 的更強有力的證據（對於那些喜歡 Fisher 假設檢驗框架的人）；這意味著效應大小周圍的置信區間將排除具有較大邊際的空值（對於那些更喜歡 CI 的人-值）；這意味著空值的後驗概率會更小（對於有一些先驗的貝葉斯）；這都是等價的，只是意味著調查結果更有說服力。請參閱較小的 p 值是否更有說服力？進行更多討論。
“非常重要”一詞並不精確，也不必如此。這是一個主觀的專家判斷，類似於觀察到一個驚人的大效應大小並稱其為“巨大”（或者可能只是“非常大”）。即使在科學寫作中，使用數據的定性、主觀描述也沒有錯；當然，前提是還提供了客觀的定量分析。
另請參閱上面的一些優秀評論，為@whuber、@Glen_b 和@COOLSerdash +1。