P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。
如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的。
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。
换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零。
统计学中的P值：是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较 p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。
换言之，。
p值统计学意义是：统计学P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
不同的P数值所表达的含义也是不一样的。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异。
p值是基于数据的检验统计量算出来的概率值。
如果p值是5%，也就是说，如果以此为界拒绝原假设的话，那么只有5%的可能性犯错。
原假设是对的，但却拒绝了，这是错误的。
所以说p值越大，拒绝原假设的理由越不充分。
如果p值。