在进行统计假设检验时，p值的大小与统计显著性密切相关。p值表示在假设检验中，观察到的差异（或关联）是由随机因素引起的概率。一般情况下：
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如果p值越小（通常小于0.05），则说明观察到的差异在统计上是显著的。这意味着数据提供了足够的证据，拒绝了零假设（假设没有差异或关联），并支持了备择假设（假设存在差异或关联）。
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如果p值越大（通常大于0.05），则说明观察到的差异在统计上不是显著的。这意味着数据不提供足够的证据来拒绝零假设，无法支持备择假设。
对于您的研究，您希望证明地块的不同导致根际微生物群落组成不同。在这种情况下：
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较小的p值（通常小于0.05）将有助于支持您的假设，即地块的不同确实导致了根际微生物群落的差异。
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如果p值较大，例如大于0.05，则无法得出统计显著的结论，可能无法证明地块的不同导致根际微生物群落的差异。
因此，在您的研究中，您希望p值越小越好，这将增加您对地块差异影响的统计支持。然而，无论p值大小如何，都应该将统计显著性与实际科学意义相结合。即使p值较大，但如果您有合理的生物学解释和足够的样本量，也可能发现有意义的结果。重要的是要正确解释结果并进行适当的讨论。
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这个p值有点不准确
如果肉眼看到挺明显的分离结合p值就认为是显著差异
如果看着很勉强，p值参考意义也不大