‌正态分布中p值小于0.05表示样本数据与原假设之间存在统计学显著差异，通常作为拒绝原假设的标准。‌ 这一结论意味着观察到的结果不太可能（概率低于5%）由随机误差导致，从而支持备择假设的成立。以下是关键要点解析：

1. ‌p值的本质‌
   p值代表在原假设成立的前提下，出现当前或更极端结果的概率。当p<0.05时，说明数据与原假设矛盾的程度达到了统计学显著性阈值，研究者有足够证据推翻原假设。

2. ‌0.05的行业惯例‌
   这一临界值由统计学家Fisher提出，作为平衡错误风险（Ⅰ型错误）的通用标准。低于此值表明结果具有足够可信度，但需注意不同领域可能采用更严格标准（如0.01）。

3. ‌实际应用场景‌

   • 医学试验：验证新药疗效是否显著优于安慰剂
   • 社会科学：分析教育干预措施对成绩的影响
   • 质量控制：检测生产线产品参数是否偏离标准

4. ‌常见误解澄清‌

   • p<0.05≠效应量大，仅说明差异非偶然
   • 不意味着结果具有实际应用价值
   • 需结合置信区间、效应量等指标综合判断

5. ‌注意事项‌

   • 多重检验时需校正p值以避免假阳性
   • 小样本中p值易受极端值影响
   • 数据分布偏离正态性时需改用非参数检验

当p值小于0.05时，应谨慎解读其科学意义而非简单视为"成功标准"。建议同时报告效应量、样本量等补充信息，确保结论的可靠性。这一工具的核心价值在于帮助研究者从随机噪声中识别真实信号。