p值与显著性水平的关系介绍如下：
p值和显著性水平的关系：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。
在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。
实践中，最后的决定通常依赖于数据集，比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两比较。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。
结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
p值的介绍
p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
即假设总体中任意变量间均无关联（变量之间的独立性成立），我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
显著性水平的介绍
显著性，又称统计显著性，是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。
显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。我们假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因素，因此，余下的解释就是我们所推断的因素，而这个因素不能够100%保证，所以有一定的概率值，叫显著性水平。