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统计检验P值的意义
摘自《现代应用统计学》王建军宋香荣
P值（P value，有些软件用Significance表示）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端( ≤ or ? )结果出现的概率。（p-value: Probability of obtaining
a test statistic more extreme ( ≤ or ? ) than the observed sample value given H0 is true）。
这个P值概率有何统计意义：这个概率是在假设H0为真时根据样本数据代入检验统计量公式计算出的，这个概率越小，说明由样本点计算出的检验统计量落入拒绝域的概率就越大。一般当P值小于0.05时，就认为落入拒绝域了，小概率事件发生了，就可以拒绝原假设H0为真了。
P值概率是代表拒绝零假设H0时发生第一类错误的概率。
P值概率是用于识别小概率事件发生与否的。也称为观测的显著性水平，（Also called
observed level of significance），P值小于显著性水平时拒绝H0（Smallest value of ? for which H0 can be rejected ）。
P值是在给定样本测量结果和设定原假设为真时计算出的概率，这个概率可以视为小概率事件发生的概率，P值越小，说明原假设为真时小概率事件发生，所以可以拒绝原假设。
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。即如果p值小于显著水平（?），拒绝零假设（如果p〈?，拒绝零假设）；如果p值大于或者等于显著性水平（?），不拒绝零假设（如果p〉?，不拒绝零假设）
P 值的计算：一般地，用T表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据X计算出该统计量的具体数值TC ，根据检验统计量T的具体概率分布，查表得到TC对应概率求出P 值。 P值计算举例。用T检验均值说明P值,样本数据X，原假设H0：u=80,H1:≠80 > x=c(50,55,60,65,70,75,80,82,90) >t.test(x,mu=80)
One Sample t-test data: x
t = -2.3285, df = 8, p-value = 0.04828
alternative hypothesis: true mean is not equal to 80 95 percent confidence interval: 59.43298 79.90035 sample estimates: mean of x 69.66667
结果中P值为0.04828，是根据统计量T公式计算得到Tc=-2.3285，查T分布表得到P值。自由度n-1=8,双侧概率计算R程序。 >pt(-2.3285,8)*2
>pt(-2.3285,8)+(1-pt(2.3285,8)) [1] 0.0482746
EXCEL函数
根据P值的定义理解就是当原假设H0,u=80为真时所得到的样本观察结果T=2.3285或更极端( ≤ or ? )结果出现的概率P{T?2.3285}?0.0482746。这个概率的意义是用于识别小概率事件是否发生的，P值很小时，说明小概率事件发生。P值与显著性水平α比较（Compare the p-value with ?），若P