假设检验中的p值规则通常用于判断是否拒绝原假设（null hypothesis）。以下是常见的p值规则：
1. 显著性水平（α）：在假设检验中，显著性水平α是预先设定的一个阈值，通常取值为0.05或0.01。它表示我们愿意接受错误决策（即第一类错误）的概率。
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2. p值定义：p值是指在原假设为真的情况下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
3. p值规则：
拒绝原假设：如果p值小于显著性水平α（p < α），则拒绝原假设。这意味着观察到的结果在原假设为真的情况下不太可能发生，因此我们有足够的证据认为原假设不成立。
不拒绝原假设：如果p值大于或等于显著性水平α（p ≥ α），则不拒绝原假设。这意味着观察到的结果在原假设为真的情况下可能发生，我们没有足够的证据拒绝原假设。
以下是一些具体的p值规则：
p < 0.05：通常表示有足够的证据拒绝原假设，认为样本结果具有统计学意义。
0.05 ≤ p < 0.01：表示样本结果可能具有统计学意义，但证据不够充分。
p ≥ 0.01：表示样本结果很可能不具有统计学意义。
p值规则并不是绝对的。在实际应用中，还需要结合具体情况和领域知识进行综合判断。p值仅表示观察结果在原假设为真的情况下发生的概率，并不能直接说明因果关系。
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