P值是統計學中一個非常重要的概念，用於假設檢驗，幫助研究者判斷觀察到的數據是否與提出的假設一致。P值的計算基於原假設，即觀察到的數據或更極端情況在原假設為真時的出現機率。如果P值很小（通常小於0.05），則表明觀察到的數據在原假設下非常不太可能發生，從而有足夠的證據拒絕原假設。
P值的範圍介於0和1之間，其中0表示完全不可能觀察到的情況，1表示完全可能觀察到的情況。重要的是要理解P值並不能直接告訴我們關於假設的真實性或錯誤性的機率，它只提供了一種評估數據與假設之間一致性的指標。
在醫學研究中，P值通常用於判斷某一結果是否具有統計學意義，其中P值小於0.05通常被認為是統計學上顯著的。然而，需要注意的是，P值的使用和理解存在一些局限性，例如它不能衡量某假設為真的機率，也不能衡量數據僅由隨機因素造成的機率。
此外，科研界將顯著性標準（例如P<0.05）作为发表科学发现的“许可证”，但这可能扭曲了科研的过程。因此，在解释P值时，需要综合考虑研究设计、测量的质量、外部证据以及分析时使用的假设的合理性等因素。