P值是科研领域神奇的数值，无数人为之欢喜或悲伤，无数方法在试图将其变得越小越好。
只关注P值为科研带来了不少困扰。在有些领域，P值成为了门槛。这种偏见导致了抽屉问题（file-drawer effect），统计结果显著的文章更容易出版，而可能同样重要的非显著结果则锁在抽屉里，别人永远无法看到。因此很多人都会做一些“p-hacking”的工作（通常是增加样本量），让P值达到可以发表的程度。也有一部分人用其他统计方法而非P值来统计结果。
2014年2月，Mount Holyoke College数学和统计学系教授George Cobb在ASA的论坛上问了这样的问题：
问：为什么这么多学校要教P=0.05？
答：因为整个科学界和杂志编辑都在用这个标准。
问：为什么这么多人仍然在用P=0.05？
答：因为学校里这么教的。
这就陷入了循环，我们要教这个是因为我们平时这么用的，我们这么用因为我们的老师以前就这么教的。
在这个科研可重复性被反复提及的时候，针对这种过分强调P值的情况，美国统计学会（American Statistical Association，ASA）发布了一个关于统计意义和P值的声明"The ASA's statement on p-values: context, process, and purpose"，提出了6条使用和解释P值的原则。
这6条原则包括：
- P值可以表示数据与一个特定的统计模型是否相容；
P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statistical model.
例如在零假设通常用来假设一个效应不存在，如两组之间没有差异，两个因素没有相关性。此时P值越小，数据与零假设的不相容性（incompatibility）越大，可以解释为这些数据怀疑或否定了零假设。 - P值不能代表假说为真的概率，也不代表数据完全是由随机因素造成的概率；
P-values do not measure the probability that the studied hypothesis is true, or the probability that the data were produced by random chance alone.
P值是所得数据与解释之间关系的说明，而不是对解释本身的说明。 - 科研结论、商业决定和政策制定不能完全凭P是否小于一个特定的值来决定；
Scientific conclusions and business or policy decisions should not be based only on whether a p-value passes a specific threshold.
重大决策与结论中，需要考虑诸多因素，如实验设计、数据质量、外部证据、假设的合理性等等，不能只由P值决定Yes or No的问题。 - 正确的推理需要全面的报告和透明度；
Proper inference requires full reporting and transparency.
正确的科学推理，需要研究者公布研究中包含的所有假设，所有数据收集的决定，所有进行的统计分析和所有P值。 - 一个P值，或者显著性，不能表示一个效应的大小，或者一个结果的重要性；
A p-value, or statistical significance, does not measure the size of an effect or the importance of a result.
P值大小不代表效应大小。再微小的效应，达到一定的样本量和测量精度，都能得到小的P值；再大的效应，在样本量和测量精度不那么高的时候，也可能只能得到普普通通的P值。 - P值本身不能作为判断一个模型或假说的良好量度。
By itself, a p-value does not provide a good measure of evidence regarding a model or hypothesis.
单独的P值只能提供有限信息。用一个略小于0.05的P值来拒绝零假设就难以有说服力；相反，一个相对较大的P值也不能说就赞成零假设。当有其他方法可选时，数据分析不应该以一个简单的P值计算作为结束。
ASA的执行董事Ron Wasserstein说，P值从来都不能取代科学推理，一个好的科学推理也不是仅仅一个数据、以及整个数据是不是在某个范围内能决定的。只关注P<0.05的时代应该过去了。
其实ASA的文章没有任何新颖之处，这些都是统计学家的老生常谈。但这是第一次，有一个统计团体，为P值的问题发表声明。ASA称，他们希望引发整个科学界的广泛讨论，更好地解释并合理使用统计方法。
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