p-value(p值):在假设检验中,在原假设(H₀)为真的前提下,得到当前观测结果或更极端结果的概率。p值越小,通常表示数据与原假设越不相符(但它不是“原假设为真的概率”,也不等同于“效应大小”)。
/ˈpiː ˌvæljuː/
The p-value is 0.03, so we reject the null hypothesis.
p值是0.03,因此我们拒绝原假设。
Although the p-value was statistically significant, the effect was small and may not be practically important.
尽管p值达到了统计显著,但效应很小,可能并不具有实际重要性。
p-value中的 p 通常被解释为 probability(概率),该术语随20世纪统计假设检验的发展而普及,尤其与费舍尔(R. A. Fisher)的显著性检验传统有关;后来在尼曼—皮尔逊框架下与“显著性水平”等概念一同成为常见统计报告指标。