“差异无统计学意义”是指在统计学上，两个或多个样本之间的差异没有达到统计学上的显著性水平。这意味着这种差异可能是由于随机误差造成的，而不是由实际存在的差异引起的。
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具体来说，这通常涉及到以下两个方面：
1. 显著性水平：统计学中通常使用一个显著性水平（如0.05或0.01）来判断差异是否显著。如果计算出的p值小于这个显著性水平，那么我们认为差异是显著的；如果p值大于这个显著性水平，我们就认为差异是没有统计学意义的，即“差异无统计学意义”。
2. p值：p值是衡量统计显著性的一种指标，它表示在零假设（即两组之间没有差异）为真的情况下，观察到的数据或更极端的数据出现的概率。如果p值较小（通常小于0.05），则拒绝零假设，认为存在显著差异；如果p值较大，则不拒绝零假设，认为差异不显著。
例如，在一个药物疗效的研究中，如果实验组和对照组的疗效差异的p值是0.09，那么我们可以说“两组疗效的差异没有统计学意义”。
即使差异没有统计学意义，也不一定意味着两组之间没有实际差异，只是这种差异在统计学上不够显著。统计学上的不显著并不代表临床或实际意义的不重要。
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