P-value или p-значение — это статистический показатель, используемый для оценки статистической значимости результатов экспериментов и исследований. Он показывает вероятность получить наблюдаемые данные (или более экстремальные) при условии, что нулевая гипотеза верна. Нулевая гипотеза обычно предполагает отсутствие эффекта или различий.
Когда исследователи проводят статистический тест, они обычно устанавливают нулевую гипотезу, которая предполагает, что между группами нет различий или что наблюдаемый эффект является случайным. P-значение помогает оценить, насколько данные согласуются с этой гипотезой:
Представим, что вы исследуете эффективность нового лекарства. Ваша нулевая гипотеза может звучать так: "Лекарство не влияет на улучшение состояния пациентов по сравнению с плацебо". Вы проводите испытания и получаете p-значение, например, 0.03. Это означает, что вероятность наблюдать такое или более сильное улучшение состояния пациентов, если на самом деле лекарство не работает (т.е. нулевая гипотеза верна), составляет 3%. Так как это значение меньше стандартного порога в 0.05, вы можете заключить, что результаты статистически значимы и лекарство действительно работает.
P-значение — это способ проверить, можно ли случайностью объяснить наблюдаемые в исследовании результаты, или же они действительно свидетельствуют о чём-то значимом. Если p-значение маленькое, мы начинаем сомневаться в случайности результатов и склоняемся к тому, что исследуемый фактор действительно влияет на ситуацию.