P值指拒绝原假设所需要的最低置信水平。
举例：假如p=0.1，那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设，如果置信水平高于0.1，比如0.05，则只能接受原假设。
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。由R·A·Fisher首先提出。
P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。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，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料
假定某一参数的取值。选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
参考资料来源：百度百科-P值
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