統計的p值是什麼意思

在統計學中，p值是一個用來衡量某個假設檢驗結果的顯著性的數值。p值表示的是在原假設為真的前提下，觀察到當前數據或更極端數據的可能性。這裡的「更極端」是指如果原假設為真，那麼通過隨機抽樣或其他方式得到當前樣本數據的可能性更小。

假設檢驗通常涉及兩個假設：原假設（null hypothesis，通常用H0表示）和備擇假設（alternative hypothesis，通常用H1表示）。原假設通常是一個保守的假設，比如「兩個樣本來自同一分布」或者「某個治療沒有效果」。備擇假設則是與原假設相反的假設。

在進行了假設檢驗後，p值就是當原假設為真時，出現當前樣本結果或更極端結果的機率。如果p值很小，那麼說明在原假設為真的情況下，得到當前樣本結果或更極端結果的可能性非常小，這就提供了反對原假設的證據。

通常，如果p值小於或等於預先設定的顯著性水平（通常用α表示，取值為0.05或更小），那麼會拒絕原假設，認為備擇假設更有可能是正確的。如果p值大於顯著性水平，則不能拒絕原假設，即沒有足夠的證據表明備擇假設是正確的。

需要注意的是，p值並不直接告訴我們假設檢驗的結果是接受還是拒絕原假設，它只是提供了一個機率，這個機率是在原假設為真的情況下觀察到當前數據或更極端數據的可能性。最終是否拒絕原假設，取決於預先設定的顯著性水平。