P值是如何理解的，有什么作用？
一般而言，P值小于0.05被认为是显著的，也就是说，当前样本出现的可能性非常小，远远低于5%的显著性水平。如果P值大于0.05，则不能拒绝原假设，即认为当前样本与假设相符合，差异不显著。
P值的作用在于判断当前样本是否与某个假设相符合，并且提供了一种评估假设是否正确的方法。P值越小，说明当前数据与假设之间的差异越显著，因此可以推翻该假设，接受备择假设；反之，如果P值大于显著水平，则不能拒绝原假设，无法得出结论。
需要注意的是，在使用P值进行假设检验时，不能仅仅依靠P值大小来判断结论是否正确，还需要考虑样本量、研究设计、实际意义等因素。此外，P值只是一种统计学工具，不能代替专业知识和经验的判断。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.05”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义，那么该结果是“假阳性”的概率小于0.05。
扩展资料：
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
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