在醫學統計中，當進行兩樣本均數比較時，P值的閾值選擇對結果的解讀至關重要。以下是P值小于0.05和0.01時的主要區別：

首先，P值的判斷標準不同。當P值大于0.05時，研究者可以認為這兩組數據沒有顯著的統計學差異，即它們可能來自同一總體，無需進一步進行兩兩比較。然而，當P值小于0.05時，研究者必須懷疑這些組間可能存在差異，需要進行詳細的比較。

其次，把握程度不同。P值越小，拒絕零假設（即兩組數據無差異）的證據越強烈。因此，P值在0.05水平時，我們有大約95%的把握認為差異存在，用統計語言表示為在0.05水平上顯著。而在0.01水平上，這個把握程度提高到了99%，意味著差異更為顯著，通常被稱為在0.001水平上顯著。

最后，描述的顯著性不同。P值0.05表示95%的置信度，而在P值0.01時，置信度提升到了99%。這意味著后者對于研究結果的顯著性結論更為嚴格。

總之，P值小于0.05與0.01的區別在于統計學上的顯著性程度以及對兩組數據差異性的判斷力度。在實際研究中，選擇合適的閾值對于正確解讀結果和做出科學結論至關重要。樣本平均數作為統計分析的基礎工具，幫助我們理解數據的集中趨勢和差異性。