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 。
【统计学p值的含义是什么？】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 。
定义
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 ， 则零假设会被否定而不可接受 。然而这并不直接表明原假设正确 。p值是一个服从正态分布的随机变量 ， 在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性 。产生的结果可能会带来争议 。
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扩展资料：
历史
1925年 ， 英国遗传学家兼统计学家罗纳德·费雪（Ronald Fisher）出版了《研究者的统计方法》（Statistical Methods for Research Workers）一书 。这本书的书名在当时看起来并不会“畅销” ， 但实际上这本书却取得了巨大的成功 ， 而且还使费雪成为现代统计学之父 。
在这本书中 ， 他着眼于研究人员如何将统计检验理论应用于实际数据 ， 以便基于数据得出他们所发现的结论 。当使用某个统计假设来做检验时 ， 该检验能够概述数据与其假设的模型之间的兼容性 ， 并生成一个p值 。
费雪建议 ， 作为一个方便的指南 ， 研究人员可以考虑将p值设为0.05 。对于这一点 ， 他专门论述道：“在判断某个偏差是否应该被认为是显著的时候 ， 将这一阈值作为判断标准是很方便的 。”
他还建议 ， p值低于该阈值的结论是可靠的 ， 因此不要把时间花在大于该阈值的统计结论上 。因此 ， 费雪的这一建议诞生了p小于0.05等价于所谓的统计显著性 ， 这成了 “显著”的数学定义 。
参考资料：百度百科-P值
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