许多人对P值的含义存在误解。假设您比较了两个均值，并得到了一个P值为0.03的结果。

该P值的正确定义如下：

即使两个总体均值完全相同（即零假设成立），观察到与您所观察到的同样大差异的概率为3%。

 或者

从相同的总体中进行随机抽样，在97%的实验中，所得差异会小于您观察到的差异；而在3%的实验中，所得差异会大于您观察到的差异。

错误：

您观察到的差异有97%的概率反映了总体之间的真实差异，有3%的概率是偶然造成的。

后一种说法是一个常见的误区。如果您难以理解正确定义与错误定义之间的区别，请阅读这篇从贝叶斯角度出发的分析。