我自己总结的假设检验理解 P-value问题

如果要检验一个部件整体高度，假设整体平均高度是1m，抽样出来的样品算出平均数0.8m。那么如果p值很小，0.001，那么也就是说如果整体平均值是1m，那么出现目前抽样是0.8m的概率应该是0.001，既然这么小的概率（0.001）都能被抽样出来（出现）-小概率事件理论，那说明原假设1m前提是不靠谱，或者说事实和概率（0.001）不相符，必须否定（拒绝）原假设（1m），接受整体的平均高度是0.8m这个事实。
相反，如果p=0.68，则说明出现抽样所呈现的0.8m概率是很高（大于a=0.05算很高），即样本事实和概率结果相符，那么没法否决原假设1m，也就是95%的程度接受原假设（1m）---概率性的反证法。

总结：用p值来判断，小于0.05->小概率事件->不可能的事->否定原假设
大于0.05->事实（样本结果）表明真的如原假设那样->肯定原假设