P值意思
在統計學中，p值（p-value）是用來表示假設檢驗中觀察到的結果與假設之間的矛盾程度。p值是一個機率，它表示在原假設為真的情況下，出現當前觀察到的結果或更極端結果的可能性。
假設檢驗通常涉及兩個假設：
- 原假設（Null Hypothesis, H0）：通常是我們要檢驗的假設，通常用Ho表示。
- 備擇假設（Alternative Hypothesis, H1或Ha）：是原假設為假的另一種可能性，通常用H1或Ha表示。
在假設檢驗中，我們首先假設原假設是正確的，然後通過收集到的數據來判斷是否應該拒絕原假設。p值越小，意味著觀察到的結果或更極端結果在原假設為真的情況下發生的可能性越小，從而增加了我們拒絕原假設的理由。
通常，在設定顯著性水平（alpha level, α）時，會選擇一個閾值，比如5%或1%。如果p值小於或等於這個閾值，則認為觀察到的結果在原假設為真的情況下發生的機率很小，因此有理由拒絕原假設。如果p值大於這個閾值，則不能拒絕原假設。
需要注意的是，p值本身並不直接告訴我們假設檢驗的結果，它只是提供了一個判斷的依據。假設檢驗的結果（即是否拒絕原假設）是基於p值與預先設定的顯著性水平進行比較得出的。