p 值（P value）是统计学中用来衡量“在零假设（H₀）为真时，观察到当前样本结果或更极端结果的概率”的指标。p 值越小，通常表示数据与零假设越不一致（但它不是“零假设为真的概率”，也不直接等于“效应大小”）。
/ˈpiː ˌvæl.juː/
The p value was below 0.05, so the result was considered statistically significant.
p 值低于 0.05，因此该结果被认为具有统计学显著性。
Although the p value was small, the effect size was modest and the confidence interval was wide, so the finding needs cautious interpretation.
尽管 p 值很小，但效应量不大且置信区间很宽，因此这一发现需要谨慎解读。
“p value”中的 p 通常被解释为 probability（概率）的缩写。p 值的概念与假设检验的发展密切相关：20 世纪初费舍尔（R. A. Fisher）推广了用 p 值来衡量证据强弱的思路；随后奈曼-皮尔逊（Neyman–Pearson）框架强调检验流程、显著性水平（α）与错误率控制，使 p 值在现代统计推断中广泛使用。
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