假设检验小于0.05是接受还是拒绝

假设检验中p值小于0.05时，我们拒绝原假设。这个数字0.05是预先设定的显著性水平，代表我们愿意承担的错误风险。当计算出的p值小于这个阈值，说明观察到的数据在原假设成立的情况下出现的概率极低。实际应用中，药物试验、质量控制、市场调研等领域都采用这一标准。比如新药研发中，若p值小于0.05，研究者会认为药物效果显著，优于安慰剂。

p值小于0.05意味着结果具有统计学意义，但不代表效应大小或实际重要性。研究样本量会影响p值，大样本下微小差异也可能得到显著结果。实际决策需结合置信区间、效应量等多方面因素。工程领域应用中，p值小于0.05可能意味着生产流程需要调整，教育研究中则可能表示新教学方法效果明显。统计显著性不等于实际意义，这点在解读结果时需特别注意。