假設我們現在養了三組蝸牛，分別餵牠們不同的飼料。過了三個月，我們記錄下每組蝸牛的體重和大小，想知道這三組蝸牛之間的體重和大小是否有明顯的不同，這就叫「顯著差異」。
1. 計算每組蝸牛的平均體重和大小：
首先，我們把每組蝸牛的體重和大小加起來，再除以蝸牛的數量，得到每組的平均體重和平均大小。這樣我們可以知道每組蝸牛的平均長得怎麼樣。
2. 比較三組數據的變化：
我們還需要看看每組蝸牛的體重和大小有多分散。這時候可以用「標準差」來幫助我們判斷每組的數據是否穩定。標準差小的話，說明每隻蝸牛的體重和大小都差不多；標準差大的話，說明這組蝸牛有的很大、有的很小，差異比較明顯。
3. 進行 ANOVA（變異數分析）：
因為我們有三組數據要比較（每組蝸牛吃不同飼料），我們可以用一種叫 ANOVA（變異數分析） 的方法來檢查三組蝸牛的平均體重和大小之間是否有顯著的差異。
ANOVA 分析會告訴我們一個叫 p 值 的數字。如果 p 值小於 0.05，代表這三組蝸牛的體重和大小差異是「顯著的」，也就是說這三種飼料可能真的影響了牠們的成長，而不是隨機發生的。
4. 進一步比較差異：
如果 ANOVA 的結果顯示有顯著差異，我們可以進一步檢查是哪兩組之間的差異最大。例如，也許第一組和第三組的體重差異最大，那麼我們可以進一步觀察這兩組的成長差異，了解是哪一組飼料讓蝸牛長得更好。
結果解讀
如果我們發現某一組蝸牛長得比其他兩組都大，並且 p 值顯著，那麼這可能說明這組飼料的營養對蝸牛的成長最有幫助。這樣的結果不僅能幫助我們了解不同飼料對蝸牛的影響，還可以決定未來要用哪一種飼料來養更多的蝸牛。
這個過程幫助我們科學地比較這三組蝸牛的成長，讓我們不僅能看到牠們的差異，還可以用數字和公式來確認差異是否真的有意義。
——————————
讓我們用「三組蝸牛吃不同飼料」的實驗背景來進一步解釋標準差、p 值、ANOVA 分析以及 t 檢定 (T test) 各自的概念和用法。 標準差 標準差是一種用來衡量數據分散程度的數學方法。它告訴我們每組蝸牛的體重和大小有多接近平均值，或是有多分散。 在這個實驗中，我們會計算每組蝸牛的體重和大小的標準差： 如果標準差小，表示每隻蝸牛的體重和大小都差不多，很接近平均值，說明這組數據比較穩定。 如果標準差大，表示這組蝸牛的體重和大小有些大、有些小，差異較大。 p 值 p 值是一個告訴我們結果是否「顯著」的數字。它表示這個結果有多大的機率是隨機發生的。 在這個蝸牛實驗中，假如我們計算得出 p 值小於 0.05，表示這三組蝸牛之間的體重和大小差異是顯著的，意味著不同的飼料可能確實對蝸牛的成長產生了影響。如果 p 值大於 0.05，那麼我們會認為三組蝸牛之間的差異可能只是偶然，並不是飼料的不同造成的。 ANOVA（變異數分析） ANOVA（Analysis of Variance）是一種專門用來比較三組或更多組數據是否有顯著差異的方法。當我們有三組以上的數據時，就可以使用 ANOVA 分析來比較這些數據之間的差異。 在蝸牛實驗中，我們會用 ANOVA 來比較這三組蝸牛的平均體重和大小： ANOVA 會給我們一個 p 值來說明這三組蝸牛之間的差異是否顯著。 如果 ANOVA 的結果顯示差異顯著，我們可以進一步使用「事後檢定」來找出是哪兩組之間的差異最大，例如是第一組和第三組之間的差異最大。 t 檢定 (T test) t 檢定是一種用來比較兩組數據的平均值是否有顯著差異的方法，適合用於只有兩組數據的情況。t 檢定的種類包括： 1. 獨立樣本 t 檢定：當我們比較兩組不同對象的數據時使用。例如，如果我們只有兩組蝸牛吃不同的飼料，就可以用這個方法來比較兩組的體重。 2. 成對樣本 t 檢定：當我們比較相同對象在不同條件下的數據時使用。例如，如果我們在同一組蝸牛身上比較飼料改變前後的體重，就可以用這個方法。 在這次蝸牛實驗中，我們有三組數據，所以一般不會直接用 t 檢定，而是使用 ANOVA。但如果我們要進一步比較其中的兩組，比如第一組和第二組之間的體重差異，就可以使用 t 檢定來檢查這兩組之間是否有顯著差異。 總結 1. 標準差：幫助我們了解每組蝸牛體重和大小的穩定程度。 2. p 值：判斷差異是否顯著，小於 0.05 代表差異顯著。 3. ANOVA 分析：用來比較三組以上數據的差異，適合我們這次的三組蝸牛實驗。 4. t 檢定：用來比較兩組數據的差異，如果只要比較其中的兩組可以用這個方法。 透過這些方法，我們可以更科學地判斷這三組蝸牛的成長差異，確定不同飼料是否對蝸牛的成長有明顯影響。
——————————
p 值的 0.05 確實與「機率」有關。這個數值表示我們在統計學中設定的一個「顯著性水準」（Significance Level），通常寫成 。它代表的是一種「容忍錯誤的機會」，或者說我們允許發生錯誤的最大機率。
p 值 0.05 的意義
當我們說 p 值小於 0.05，代表我們有足夠的證據拒絕「無顯著差異」的假設（也就是虛無假設，Null Hypothesis），而認為數據之間的差異是顯著的。
具體來說，p 值表示在假設「沒有差異」的情況下，觀察到這種差異的機率。所以，當 p 值小於 0.05，表示在沒有差異的情況下出現這種結果的機率不到 5%。我們因此可以認為，數據之間的差異不太可能是偶然的，可能真的有某種原因造成了這個結果（例如不同飼料對蝸牛成長的影響）。
為什麼是 0.05？
0.05 並不是唯一的顯著性水準，而是一個常見的選擇。這個數字是統計學家約定俗成的標準，表示接受最多 5% 的可能性去誤判結果。根據實驗需求，我們也可以選擇更嚴格的標準，比如 0.01（1% 的可能性）或更高的標準（如 0.1）。
舉例說明
以蝸牛的例子來說：
假設我們得出 p 值為 0.03，表示在「三組蝸牛之間沒有差異」的假設下，出現我們這樣的結果（也就是蝸牛體重和大小的不同）的機率是 3%。
由於 0.03 小於 0.05，我們認為這三組蝸牛之間的差異是顯著的，不太可能是隨機的結果，這樣我們有信心地說，不同飼料可能真的影響了蝸牛的成長。
結論
p 值的 0.05 是一個設定的標準，表示在這個標準下，我們可以容忍有 5% 的機會做出錯誤結論。如果 p 值小於 0.05，我們就認為結果有「顯著性」，也就是數據間的差異可能不是隨機發生的，而是由某種原因導致的。
