P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况发生的概率很小；而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设。P值越小，我们拒绝原假设的理由就越充分。

从研究总体中抽取一个随机样本，计算检验统计量的值和及其对应的P值（即在假设为真的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率）。如果P＜0.01，说明是较强的判定结果，拒绝原假设；如果0.01＜P＜0.05，说明是较弱的判定结果，可以拒绝原假设；如果P＞0.05，说明结果更倾向于不拒绝原假设。

即一般以P＜0.05为显著，P＜0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。但是，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。P＜0.01时样本间的差异比P＜0.05时更大，这种说法是错误的。