p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。是把置信区间临界值α的具体化。

举个简单的例子，比如黄博士汽车厂生产了一种XM牌的汽车，平均百米加速只要6.66秒。号称加速小钢炮，秒天秒地秒空气，还秒思域和飞度！

但是我不信，因为马自达、雷克萨斯才是我的信仰！孤独才是我的格调！

我来到你的城市，去了10个黄博士汽车4s专卖店，试驾了100辆XM牌汽车，每个车测了一下百米加速！最后算了一下这100辆车的百米加速，根本不是6.66，而是8.88秒！这哪是小钢炮，这是坦克！

于是我心中想起了两个字：闹他！（贵州方言）

但是，黄博士汽车说你这个结果不可信，我生产了100万辆XM牌汽车，你这100辆算什么？再闹起诉你！

你哭了！没关系，我们统计一下子，说明下问题！沉默加速度！

于是你学起了统计学。先看看我们的数据，100辆车的百米加速度是8.88秒，标准误差是1.11。

那么做一个原假设，写为Ho之类的：假设XM牌汽车的百米加速度就是6.66。（做假设只是为了推翻假设，为了搞事情！）

那么你调查的100辆车的百米加速度8.88怎么理解呢？8.88明显大于6.66啊，你说：立马闹他！

别急，，年轻人，世界上到处是偶然。——某某大师如是说。

你怎么说明你的8.88就是XM牌汽车的真实加速度呢，或者说怎么证明8.88大于6.66不是由于偶然造成的呢？

世界上最不缺少搞事情的人，事情搞得多了，就有了统计学。——某某大师如是说。

于是，我们统计一下子！为了说服力，为了思域和凌志，为了闹他！

于是，我们就想在原假设成立的时候（XM牌汽车的平均百米加速度是6.66秒），我们得到8.88秒的偶然性有多大？如果不大，就可以推翻原假设，就可以搞事情！

这个概率多小的时候，我们拒绝XM牌汽车的加速度是6.66秒的假设就合适？

You make choice!

不过，大师还说过：人们自我欺骗的自我相信，就叫规则。

于是，比如，我们可以说如果概率小于5%的临界值概率值α，我们就推翻原假设！

想搞事情的人多了就有了置信水平——置信水平α如是说。

此时我们假设XM牌汽车的加速度就是官方宣传的6.66秒；此时需要获取其标准差（由于每一个车子都不会具有完全高度相同的加速度，比如每个工人拧的螺丝的松紧程度都可能影响到那辆车的加速度，即世界上没有完全相同的两片叶子；标准差即样本距离均值的差异），但是厂家只说了加速度为6.66，没说加速度的标准差啊！这时就需要用我们手里的样本的标准差来估计一下整体的标准差了！无奈之举，厂家只说了平均数！

进行到这里要想闹他必须要用到统计中的概念了，对下面的细节不懂的老铁，需要去了解经典统计学中关于抽样分布、中心极限定理引出的置信区间估计、标准差的计算等内容(要想闹他不容易）。这时我们需要用我们调查到的100辆车的标准差1.11来估计样本量分布大小为100的抽样分布的标准差（计算过程为样本量为100的抽样分布的标准差1.11除以根号下100，结果为0.111，把其作为样本量为100的抽样分布的标准误差），然后进而构造出一个围绕均值6.66变化的95%信度的置信区间，（计算过程为6.66加减标准误0.111乘以95%概率分布的分位数，这满足一个统计学中所说的正态分布，正态分布的95%分位数大概是2(实际上准确的是1.96左右)；这个过程就需要学习经典统计学了，入门推荐可汗学院统计学课程，尤其是其抽样分布的内容）。

最后我们计算出来的95%的置信区间是6.66±0.111×2。也就是说XM牌汽车有95%的概率其百米加速度应该在6.44—6.88的区间内(取两位小数)！

而我们调查到的结果是多少？8.88！远远不在这个区间内！拒绝！推翻原假设！闹他！

爱过不后悔，要搞狠狠搞——大饼的小屋语录。

所以，更进一步，我们这时候只知道8.88的加速度的概率小于5%，他到底是多少？

你到底爱不爱我？我想要那个真正的答案。——大师年轻时说。

于是我们又继续算了一下，把8.88放到100辆车的百米加速度的抽样分布的分布图上，得到8.88概率到底是多少？这样来反推加速度为8.88的概率。

结果一看只有0.1%(这是个假设值，具体值并不是这个，具体志可以通过查正态分布的z值表获得，但结果会是一个极小值）。

我们发现得到调查100辆车，其得到平均加速度为8.88秒，这件事情的概率从5%变成了0.1%，要千分之一的概率才能从6.66变成8.88啊！

让模模糊糊、随波逐流的的5%变的真切的0.1%，那就是P值。闹他！千分之一，平常剪子包袱锤二分之一的运气你都没有！

这时候，你却说：懂了P值，却不想闹他。糟了，确认了眼神，是爱上了XM牌汽车。不闹了，买车去。

世界总是充满了意外与偶然——某某大师还说。