在统计学中，0.05是一个常用的显著性水平。如果统计检验的p值小于0.05，则认为该检验结果具有统计学意义，即在总体中存在差异的可能性很小，可以认为该差异不是由于偶然因素造成的。
p值是指在原假设为真的情况下，得到当前统计结果的概率。原假设通常是指两组数据没有差异。如果p值小于显著性水平，则认为原假设不成立，即两组数据存在差异。
在统计学中，通常将显著性水平设置为0.05。这意味着，如果p值小于0.05，则认为在总体中存在差异的可能性只有5%。换句话说，如果我们重复该实验100次，则只有5次会得到与当前实验结果相同或更极端的结果。
例如，我们想研究两种药物的治疗效果是否有差异。我们随机抽取100名患者，将他们分为两组，分别接受两种药物的治疗。经过一段时间的治疗，我们发现两组患者的治疗效果存在差异。如果p值小于0.05，则我们可以认为两种药物的治疗效果确实存在差异，即这种差异不是由于偶然因素造成的。
当然，p值只是一个统计指标，并不能完全反映研究结果的真实性。在进行统计分析时，还需要考虑其他因素，例如样本量、数据分布等。
- p值越小，结果越显著吗？
答案是肯定的。p值越小，说明在总体中存在差异的可能性越小，结果也就越显著。
- p值是绝对的吗？
答案是否定的。p值是基于假设检验的结果，假设检验的结果本身就存在一定的随机性。因此，p值也存在一定的不确定性。
- p值可以用来判断研究结果是否有实际意义吗？
答案是不能。p值只能用来判断研究结果是否具有统计学意义，不能用来判断研究结果是否有实际意义。实际意义需要根据研究的具体内容来判断。
总而言之，p值是统计学中的一个重要概念。在进行统计分析时，需要正确理解p值的含义，并结合其他因素来判断研究结果的真实性。