「P值」是統計學中的一個重要概念，通常用於假設檢定中，幫助研究者判斷觀察到的結果是否具有統計上的顯著性。P值反映了在零假設為真時，觀察到的數據或更極端的數據出現的機率。一般來說，較小的P值（如小於0.05）表示有足夠的證據拒絕零假設，認為結果具有統計意義。P值的解釋和使用需要謹慎，因為它並不表示結果的重要性或實際意義。
在統計學中，P值是用來測量觀察結果的可靠性，特別是在進行假設檢定時。它告訴研究者在假設成立的情況下，獲得當前或更極端觀察結果的機率。P值越小，通常表示越強的證據支持拒絕零假設。
例句 1：
如果P值小於0.05，我們可以拒絕零假設。
If the P-value is less than 0.05, we can reject the null hypothesis.
例句 2：
這個實驗的P值顯示結果是顯著的。
The P-value from this experiment shows that the results are significant.
例句 3：
在進行統計分析時，P值是評估結果的重要指標。
In statistical analysis, the P-value is an important indicator for evaluating results.
這個詞通常用來描述與P值相同的概念，強調其作為機率的性質。在進行假設檢定時，這個值幫助決定觀察結果是否由隨機變異引起。
例句 1：
我們需要計算這個假設的機率值。
We need to calculate the probability value for this hypothesis.
例句 2：
機率值的結果顯示我們的假設有統計意義。
The probability value results indicate that our hypothesis is statistically significant.
例句 3：
在報告中，我們必須明確列出每個測試的機率值。
In the report, we must clearly list the probability values for each test.
這個術語用來描述P值的功能，強調其在統計分析中用來衡量結果是否顯著的角色。它幫助研究者理解數據是否足以支持他們的假設。
例句 1：
這個測量顯示結果在統計上是顯著的。
This significance measure shows that the results are statistically significant.
例句 2：
在科學研究中，統計顯著性測量是評估結果的重要工具。
In scientific research, the statistical significance measure is an important tool for evaluating results.
例句 3：
我們必須考慮統計顯著性測量來解釋數據。
We must consider the statistical significance measure to interpret the data.