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p值（p-value）是统计学中的一个概率值，用于评估观察到的数据与一个假设之间的一致性。更具体地说，它表示在假设为真的情况下，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。
当我们进行统计检验时，我们会提出一个原假设（通常表示没有效应或差异）和一个备择假设（通常表示存在效应或差异）。p值告诉我们，如果原假设为真，观察到的数据或更极端数据出现的概率是多少。
p值的范围在0到1之间。一个小的p值（通常小于0.05）表示在原假设下，观察到的数据或更极端数据出现的概率非常低。这意味着我们有充分的证据来拒绝原假设，并支持备择假设。
相反，一个大的p值（通常大于0.05）表示在原假设下，观察到的数据或更极端数据出现的概率相对较高。这意味着我们没有足够的证据来拒绝原假设，无法支持备择假设。
需要注意的是，p值并不能告诉我们假设的真实性或效应的大小。它只提供了对观察数据与假设之间的一致性进行评估的指标。因此，在解释p值时，应综合考虑实际背景、领域知识和实际意义，而不仅仅依赖于统计显著性的结果。
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