P值指拒絕原假設所需要的最低置信水平。舉例：假如p=0.1，那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設，如果置信水平高於0.1，比如0.05，則只能接受原假設。P值是用來判定假設檢驗結果的一個引數，也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。P值就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的機率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的機率很小，而如果出現了，根據小機率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是“顯著的”、“中度顯著的”還是“高度顯著的”需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。擴充套件資料假定某一引數的取值。選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或Z 統計量) ，該統計量的分佈在假定的引數取值為真時應該是完全已知的。從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算機率P值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的機率。如果P0.05，說明結果更傾向於接受假定的引數取值。