在统计学中，P值（P value，全称Probability Value）是指在进行假设检验时，根据样本数据计算出来的一个概率值。具体来说，P值表示的是，如果总体假设为真，那么从总体中随机抽取与当前样本相同或更极端的样本，得到这些样本的概率值。
通常情况下，P值越小，表示当前样本的数据与总体假设不符的可能性就越大。在假设检验中，通常将P值与显著性水平进行比较，如果P值小于显著性水平，就拒绝原假设，否则则接受原假设。
例如，如果假设一个硬币是公平的，掷10次硬币，得到5次正面朝上，5次反面朝上。进行假设检验时，计算出来的P值为0.246，如果显著性水平为0.05，那么P值大于显著性水平，就无法拒绝原假设，即不能排除硬币是公平的这个可能性。
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。