P值是統計學中用於評估統計檢驗結果的一箇重要概念，它表示在零假設爲真的情況下，觀察到當前統計量或更極端情況的概率。P值越小，觀察到的數據越有可能拒絕零假設，從而認爲實驗結果是顯著有效的。通常情況下，如果P值小於0.05，則被認爲是顯著的，意味着實驗結果有95%的置信度是真實有效的。如果P值小於0.01，則實驗結果更加顯著，有99%的置信度是真實有效的。相反，如果P值大於0.05，則實驗結果不顯著，不能證明實驗結果具有統計學意義。
在進行分析時，需要確定顯著性水平，通常是0.05，但也可以根據實驗需要進行調整。計算出P值後，將其與顯著性水平進行比較，從而判斷結果是否顯著。如果P值小於顯著性水平，就可以認爲結果是顯著的。如果P值大於顯著性水平，就不能認爲結果是顯著的。
需要注意的是，P值只是結果顯著性的度量，並不反映效應的大小。例如，即使P值很小，如果效應大小很小，也不能認爲有顯著的效果。此外，P值並不能證明任何假設的正確性，它只能幫助我們對假設進行評估。P值小並不一定意味着研究結果就重要，還需要考慮其他因素，如實驗樣本的大小、實驗設計的合理性等。
計算顯著性P值的方法取決於所使用的統計方法和分析工具。例如，t檢驗、方差分析(ANOVA)、卡方檢驗和相關分析等都可以計算出P值。