假设检验中P值的理解

若原假设H0：μ＝μ0为真，则有：对应的某个检验统计量，服从某个分布（标准正态分布、自由度为n-1的t分布、自由度为n-1的卡方分布，等等）。其前提条件就是μ＝μ0为真。

Mintab计算的p值，则是这个检验统计量，在这个分布的概率。即，在假定原假设为真的前提下，p的概率是多少。

当计算出p为小于显著性水平（通常是0.05），则认定小概率发生了，从而拒绝原假设H0为真。
当计算出p为大于显著性水平（通常是0.05），则认定小概率没发生，从而不拒绝原假设H0为真。

统计学中，由于直接计算p值麻烦，以置信区间查表的方法，来确定事件值落在小概率区间，还是非小概率区间，来判断拒绝或接受原假设H0。其实质是相同的。

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若计算出p＝0.6，只能说明：
在假定原假设H0为真的情况下，由样本数据计算的该检验统计量，在这个分布的概率是60%，不是小概率事件，从而不能拒绝原假设H0为真。