统计学差异的p值（p-value）是统计学中用来判断两个样本或两组数据之间是否存在显著差异的一个指标。具体来说，p值的意义如下：
1. 定义：p值是指在原假设（null hypothesis）为真的情况下，得到当前样本结果或更极端结果的概率。
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2. 原假设：在统计学中，原假设通常是指两组数据之间没有差异，或者某种效应不存在。
3. 显著性水平：在统计学中，通常会设定一个显著性水平（如0.05），如果p值小于这个水平，则认为结果具有统计学意义，即有足够的证据拒绝原假设。
4. 解释：
p值小于显著性水平：如果p值小于0.05，我们通常认为结果具有统计学意义，即拒绝原假设，认为两组数据之间存在显著差异。
p值大于显著性水平：如果p值大于0.05，我们通常认为结果不具有统计学意义，即没有足够的证据拒绝原假设，认为两组数据之间没有显著差异。
5. 注意事项：
p值本身并不表示效应的大小，只是表示结果的显著性。
p值受到样本量、统计方法等因素的影响，不能单独作为判断依据。
在实际应用中，需要结合具体情况和专业知识对p值进行综合判断。
p值是统计学中用来判断结果是否具有统计学意义的重要指标，它帮助我们判断两组数据之间是否存在显著差异。
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