P值是統計學中的一個重要概念，用於評估觀察到的數據與提出的假設之間的一致性。
P值是指在原假設為真的前提下，觀察到當前樣本結果或更極端情況出現的機率。在假設檢驗中，通常會提出一個原假設（H0）和一個備擇假設（H1），然後通過收集數據來判斷這些數據對哪個假設提供了更好的支持。P值越小，表明觀察到的結果越不容易在原假設為真的情況下發生，因此越有理由拒絕原假設。通常，如果P值小於某個預定的顯著性水平（如0.05），則認為結果具有統計顯著性，意味著觀察到的結果不太可能是偶然產生的，而是由於某種真實的效應或因素引起的。
需要注意的是，P值並不能直接告訴我們關於假設的真實性或錯誤性的機率，它只提供了一種評估數據與假設之間一致性的指標。此外，選擇顯著性水平也是非常重要的，通常設定為0.05，但也可以根據具體情況進行調整。