方差分析（ANOVA）中的P值是衡量觀察到的數據與原假設之間一致性程度的機率值。P值越小，表明觀察到的數據與原假設之間的一致性越低，從而拒絕原假設的證據越強。在方差分析中，P值的作用是檢驗兩個或多個獨立樣本的均值是否相等，即判斷組間差異是否顯著。
P值的計算：P值的計算基於檢驗統計量的抽樣分布、樣本數據和正在執行的檢驗類型。對於雙側檢驗，P值的計算公式為 ( P = 2 \times (1 - \text{cdf}(t_s)) )，其中 ( \text{cdf}(t_s) ) 是檢驗統計量在零假設下的機率。
P值的意義：
當P值小於某個顯著性水平（如0.05）時，我們通常認為觀察到的數據與原假設之間的一致性較低，從而拒絕原假設，認為組間存在顯著差異。
如果P值大於0.05，則通常認為沒有差異性產生。
P值的具體數值（如0.000）並不代表P值真的為0，而是因為SPSS等軟體採用保留小數點後3位小數進行數值展示。實際P值可能非常小，如3.5647E-9，表明檢驗因素對結果具有充分顯著性。
F值與P值的關係：在方差分析中，每一個F值都會對應一個P值。F值越大，p值越小，因此F值和P值都能用來檢驗顯著性差異。如果P值小於α（通常取0.05或0.01），則認為特徵和預測變數之間具有相關性。
綜上所述，方差分析中的P值是判斷組間差異是否顯著的關鍵指標，其大小直接關係到我們對原假設的接受或拒絕。在實際套用中，應注意P值的實際意義及其與F值之間的關係。