p是“拒绝原假设时出错的概率”或“如果拒绝原假设，实际上是冤枉了一个好人的概率” 。
不管怎么表达理解 ， 都有点混乱 ， 还是看例子吧 。举个例子，我们做一个零假设:你的女性朋友平均身高2米 。输入你的统计样本数据后，计算机返回的P值是0.03 。这意味着 ， 如果你拒绝了“女性朋友平均身高是2m”的结论，那么犯错的概率是0.03，小于0.05(一般认为 ， 当犯错的概率小于0.05时，你可以放心大胆地拒绝一句话)，那么你就可以拒绝原来的假设 。如果计算机返回的P值是0.9，那么你会想，这说明拒绝原假设的错误概率高达90% ， 那么我不应该拒绝原假设，也就是你应该认为你女性朋友的平均身高是2m 。
至于什么是alpha，上面例子中0.05的标准就是alpha值，可以自己更改 。
最初假设女性朋友的平均身高为2m ， 取了几个样本后，测得样本的平均值为1.6 。经过计算(计算过程很简单，如果已知总体的方差 ， 就用Z检验，如果未知总体的方差，就用样本方差代替再用T检验，这个在各统计书上没有详细描述)，当我们把α设为0.05时 ， 置信区间为1.8到2.2，我们取的样本平均值1.6就在这个范围之外 。
【统计学p值简单计算例题 如何计算p值】什么是“拒绝原假设出错的概率”？意思是我们假设女生平均身高是2m，计算出来的平均值是1.6，和原来的假设相差很远 。这个时候我们就拒绝了原来的身高是2m的假设，拒绝这个不靠谱的假设时出错的概率 。
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