一般在研究上，當組別間差異的 p 值為多少時，可表示組別間具有顯著差異？

本題觀念：

本題考查的是實證醫學與生物統計學中假說檢定 (Hypothesis Testing) 的核心概念，特別是 p值 (p-value) 與 顯著水準 (Significance level, $\alpha$) 的判讀。

在醫學研究（包含物理治療研究）中，為了判斷兩個組別（例如：治療組 vs. 對照組）之間的差異是否具有統計學意義，研究者通常會設定一個顯著水準（$\alpha$），最常用的標準為 0.05。

選項分析

• A. 大於 0.5：錯誤。
  • 0.5 代表 50% 的機率，這在統計檢定中數值過大，無法用來宣稱差異具有顯著性。
• B. 小於 0.5：錯誤。
  • 雖然小於 0.5 包含 0.05，但標準的閾值是 0.05（5%），而非 0.5（50%）。若 p 值為 0.4，雖然小於 0.5，但在科學上仍被視為不顯著。
• C. 大於 0.05：錯誤。
  • 當 p 值大於 0.05 ($p > 0.05$) 時，表示觀察到的差異很可能是由隨機誤差（機率）造成的，因此我們無法拒絕虛無假說 (Null Hypothesis, $H_0$)，結論為「組別間無顯著差異」。
• D. 小於 0.05：*

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