p值的大小並不是絕對的，它需要根據具體的科研或統計學問題來判斷。一般來說，p值越小，說明觀測值與假設數據的差異越大，假設不成立的可能性就越高。也就是說，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分，表明結果越顯著。
然而，p值也不是越小越好。因為p值太小可能會產生假陽性結果，即錯誤地拒絕了一個成立的假設。此外，p值的大小也不能衡量擬合的好壞，也不能保證一定是線性相關，只代表了信心的大小。衡量擬合結果的好壞，最直接的是R^2，代表了「原始數據y的方差裡面，線性方程所能解釋的部分」。
總的來說，p值的大小需要根據具體的科研或統計學問題來判斷，不能一概而論。