「統計顯著性」的P值門檻是如何影響AI和人類研究者的判斷？

Question

## 「統計顯著性」的P值門檻，對AI與人類研究者的判斷皆造成二元謬誤

Accepted Answer

AI模型與人類研究者在解釋實驗結果時，皆會過度依賴「統計顯著性」的P值門檻，呈現出非黑即白的二元判斷思維。當P值略高於0.05時，即使與低於0.05的P值在實質意義上差異極小，AI模型與人類研究者的判斷仍會出現明顯分歧，傾向於將前者視為「不顯著」，後者視為「顯著」。這種僵化的依賴，即使在AI被明確告知相關警告後，依然存在，顯示其判斷機制已深植於學習過程中。

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