声明：百科词条人人可编辑，词条创建和修改均免费，绝不存在官方及代理商付费代编，请勿上当受骗。详情

　　点击“不再出现”，将不再自动出现小窗播放。若有需要，可在词条头部播放器设置里重新打开小窗播放。

　　P-value基本翻译：假定值、假设机率。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P 值方法( P-Value，Probability，Pr)，这是由于它更容易应用于计算机软件中。

　　假设检验是推断统计中的一项重要内容，是用于判断原始假设是否正确的重要证据。

　　用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P 值方法( P-Value，Probability，Pr)，这是由于它更容易应用于计算机软件中。

　　统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P 0.05 为显著， P 0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。P 0.01 时样本间的差异比P 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr F，也可写成Pr( F)，P = P{ F0.05 F}或P = P{ F0.01 F}。

　　1. P值是一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

　　4. 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

　　P值不是给定样本结果时原假设为真的概率，而是给定原假设为真时样本结果出现的概率。

　　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。