假设检验里的p值是什么

p值是假设检验中用来衡量观察结果发生概率的一个统计量，它表示在原假设为真的情况下，出现观察结果或更极端结果的概率。

p值在统计学中扮演着至关重要的角色，它是进行假设检验时判断统计显著性的一种标准。在假设检验中，我们通常有两个假设：

1. 原假设（Null Hypothesis，H0）：通常表示没有效应或差异，即研究的变量之间没有统计上的显著关系。

2. 备择假设（Alternative Hypothesis，H1）：与原假设相对立，表示存在效应或差异。

在进行假设检验时，我们通过样本数据来收集证据，以支持或拒绝原假设。p值反映了在原假设成立的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。具体来说：

如果p值很小（通常小于0.05），这表明在原假设为真的情况下，观察到当前结果的可能性很低。因此，我们可能会拒绝原假设，认为有足够的证据支持备择假设。

如果p值较大，这表明在原假设为真的情况下，观察到当前结果的可能性较高，我们没有足够的证据拒绝原假设。

需要注意的是，p值本身并不告诉我们效应的大小或结果的真实性，它只是告诉我们结果发生的随机性。此外，p值的选择标准（如0.05）是人为设定的，不同的领域或研究者可能会使用不同的阈值。