文献中p值的意义

t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。　　p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。

你应该说的是假设检验的p值法吧p值用来确定是否拒绝原假设H0，p<05 拒绝H0，否则接受。05是显著性水平

简单的讲吧，我看他们两个讲的蛮复杂的，其实没那么复杂你知道正太分布吧，05、01、001分别对应着这三个数：95%、99%和9%，你可能在有些地方还会看到1，它是对应着90%,好了，我先向你解释下这几个百分数是什么意思，这四个百分数都是表示 我的统计结果有多大的把握性，比如95%，它的意思就是说如果有100个去统计这个结果，可能有95个人和我这个统计结果是一样的，这应该好理解，对吧 呵呵好，当我们说我的结果的把握性有95%时，换句话说就是95%的可能性会出现和我一样的结果，只有5%的机会会和我的结果不一样，对吧当我们在规定如果P<05时就通过检验，表示如果你这个结果的把握性>95,就可以了，也就是通过检验了。这只是用05来解释的，其他数是一样的至于为什么选这些数，我想你可能已经明白了，我们不习惯说我对这件事有93%或97%的把握性吧，呵呵 对不对，不知道我说清楚了没有。。。

统计学意义: 结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。 专业上，P值为结果可信程度的一个递减指标，P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如P=05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。