从数据中进行推断、估计和决策
p 值把“我的检验统计量有多极端？”变成一个单个数字。它是在假设 H₀ 为真时，看到与你的数据至少一样极端的数据的概率。很小的 p 值表示“如果真的没有效应，这些数据会非常令人惊讶”，因此是反对 H₀ 的证据。
决策规则是机械的：提前选择阈值 α（常用 0.05），然后如果 p < α，就拒绝 H₀。小 p 不证明 H₁；它只是说明原假设对数据解释得不好。
p 值是一个侥幸检查：如果真的什么也没发生，像你这样的结果会有多令人惊讶？假设一个朋友声称一枚硬币是公平的，却连续抛出九次正面 — p 值给出了在无聊的“它是公平的”故事 H₀ 下，这种连续出现的概率有多罕见的一个具体数字。这个数字越小，就越难将结果作为运气而一笑置之。