在統計學中，P值是一箇重要的概念，用於確定假設檢驗結果的參數。P值反映了在原假設爲真的情況下，得到當前樣本觀察結果或更極端結果的概率。如果P值很小，這表明觀察到的結果比預期的要顯著，因此有理由拒絕原假設。P值越小，拒絕原假設的理由越充分，因爲小概率事件發生了。在SPSS（Statistical Product and Service Solutions）軟件中，P值是輸出結果的一部分，它幫助研究者理解樣本數據與原假設之間的關係，並做出決策。
P值的計算通常包括以下幾個步驟：
從研究總體中抽取一箇隨機樣本。
計算檢驗統計量的值。
計算概率Р值，即在假設爲真的情況下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。
P值的概念是由R·A·Fisher提出的，他是假設檢驗理論的創立者。在SPSS中，P值通常以百分比的形式出現，它與原假設對或錯的概率無關，而是反映了在某個總體的多樣本中某一類數據出現的經常程度。