在统计学中，p值（p-value）是一个非常重要的概念。它指的是在零假设（null hypothesis）为真的情况下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
具体来说，p值有以下含义：
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1. 零假设检验：在统计学中，我们通常会进行零假设检验，即假设某种现象或结果是由于随机因素造成的，而不是由于某个特定的原因。p值用于判断零假设是否成立。
2. 显著性水平：p值通常与显著性水平（α）一起使用。在大多数情况下，显著性水平设定为0.05。如果p值小于0.05，我们通常认为结果具有统计学显著性，即拒绝零假设。
3. 概率：p值表示在零假设为真的情况下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。如果p值很小，说明在零假设成立的情况下，观察到当前结果的可能性很小。
4. 决策依据：在统计学分析中，p值是判断结果是否具有统计学显著性、是否拒绝零假设的重要依据。
p值在统计学中用于评估结果是否具有统计学显著性，帮助我们判断零假设是否成立。
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