这个概念很简单 就是对 “假设” 进行检验。举个栗子?：

【有一天 你和你的挚友想要决定谁去拿外卖， 所以你们就想着投个硬币来决定谁会这个幸运儿 随后， 你嘚挚友从口袋里拿出了一个一元硬币 并说只要待会投出了 “花” 就你去拿， 否则就他去拿

       当然，你非常清楚你这个挚友阴险狡诈的个性 所以你想要检查一下硬币是不是被动了手脚 。不过 你的挚友神色紧张， 死活不让你检查僵持不下， 最后你们得出了一个折衷的方案 即他把硬币抛个 10 次， 通过结果来让你推断这个硬币是否做了手脚】

10 次之后， “花” 8 次 “字” 2 次。从结果看你可能已经怀疑这个硬幣是非比寻常的了 不过这也只是你的感觉而已， 并非由理性推断的结果接下来你打算使用数学的办法，理性地分析一下这个结果 看┅下它是否证明了你的挚友拿了一个假硬币来暗算你。

（PS： 在上面的栗子?中， 你的【假设】就是你朋友的硬币是假的， 并试图通过来观察和分析投币的随机结果来进行【检验】）

我们都知道， 正常的硬币 它出现 “花” 的概率是 50%， 出现 “字” 的概率也是 50% 因此， 8 次 “花” 2 次 “字” 这种情况出现的概率就是 0.， 即大约 4.3% . 可以看出来 正常的硬币出现这种情况的可能性是非常小的，但也并非没有可能

你必须意识到一件事情， 即只通过观察一枚硬币抛投的随机结果是绝对没有办法得到一个证据来 100% 证明这枚硬币是真的或假的

（PS：就算出现你不管怎么抛硬币 它都是正面这种情况， 你也不能百分之百说这枚硬币就是假的 因为虽然这种情况出现的概率很低， 但是对于正常硬币来说 也是有出现的可能的。） 

你设置了一个 “阈值” 或者叫做 “置信水平”， 令它为 0.05.  只要投 10 次硬币后 出现情况的概率下小于这个阈值， 伱就认为这种情况是 “荒谬的” 从而认为你的挚友的硬币是假的， 你的假设是成立的

 因为 P(2字，8花) = 0. < 0.05 所以你认为你的挚友的硬币是假的， 从而证明了你的假设就是成立 当然， 这也很符合你的一开始的直觉 因为本来 10 次里面出现 8 次 “花” 面这种事情本来就很少见， 除非硬幣动了手脚

 ok， 那么到这里为止 我们就完成了【假设检验】的全部过程。 整个过程中 你一共经历提出假设， 取样投币实验的随机结果 设置 “阈值（置信水平）”， 到最后根据结果和阈值得出结论你成功地拆穿了你挚友的阴谋诡计。

（PS： 实际上你的挚友的硬币有可能是真的， 只是你运气太好了 从而投10次， 有 8 次 “花” 面 你仅仅只是通过观察投币的随机结果， 进行分析从而估测出了一个结论而已）

在上面的栗子?中， P（2字，8花）就是你的 p-value 你通过将这个 p-value 与阈值进行比较， 从而估算你的假设是正确的还是错误的

那么, 到这里为止, 關于 p-value 的本质就说明完毕啦.  p-value 其实就是一个情况的出现的概率, 使用 p-value 与阈值进行比较, 可以让我们在一定程度对某一个不确定的事物进行决策和估計.

下面是对有一定基础的童鞋的补充内容. 不用看也没关系哦.

实际生活中， 一般根据中心极限定理 使用正态分布来近似表示其它分布。 正態分布中随机变量 X 取具体某个值的概率为 0 故一般将实验观测值往后的全部极端值构成一个区间， 来作为 p-value