p值小于多少算显著？

p值小于0.05被认为是确定实验数据可靠性的金标准。这个标准支持了大多数已发表的科学结论，违反这一标准的论文很难发表，而且也很难得到学术机构的资助。然而，即使是菲舍尔也明白，统计显著性的概念以及支撑它的p值具有相当大的局限性。

P值研究

P值经常被曲解，统计的显著性不等于实际的显著性。此外，为了让数据更漂亮，很多研究人员有意无意地将p值向上或向下调整。美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的名誉教授、统计学家和流行病学家桑德·格林兰德（Sander Greenland）说：“你可以用统计学方法来证明任何事情。”

他是呼吁统计学改革的科学家之一。只依靠达到统计显著性的研究经常会得出不准确的科学结论，这种判断标准可以把真的事情判断为假的，也可以把假的事情判断成真的。在菲舍尔退休，移居澳大利亚后，有人问他，在漫长的职业生涯中他是否有任何遗憾，他明确回答道：“当初不该提出0.05。”

p值反映了各变量之间的显著性水平，p值以0.05为界：

<0.05则显著性水平可以接受（*）

<0.01则具有较好的显著性水平（**）

<0.001则具有极高的显著性水平（***）

图中变量之间的路径都是显著的。

这个图可以直接从amos软件中得到，在执行计算值估计（Calculate estimates）之后，点击查看输出结果（View Text），直接查看变量显著性表格（Variances）。

具体的AMOS操作可以参考吴明隆的《结构方程模型——AMOS的操作与应用》，第四章有相当清楚的描述。

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