统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？

好吧我不擅长讲故事..但我还是试着讲一下。这些故事是我的统计老师讲给我听的

P.S. 1 在我的故事里，显著性水平被称为α，“检验的势”被称为“检验力”，power..

P.S. 2 要彻底理解这三个概念，故事真的不够，建议在有了更多了解之后，看这篇文章《

》，或者果壳的翻译版《

》

故事1

　　公司A全国的某个岗位X有1000人应聘，这1000人当中，有400是真的符合公司要求的，有600个是能力不达标来碰运气的。这间公司对自己的测试题很有信心（觉得只有5%的人能碰运气通过），没有面试，只是让所有应聘者参加这个测试，只要测试通过就录取入职，根据一年后的表现决定留任、升职还是裁员。最后350人通过测试，入职

　　但是实际上呢，其实5%浑水摸鱼的人因为种种原因通过了测试，20%真正有能力的人又因为其他种种原因没有通过测试

　　这些人工作一年后，根据他们的表现，公司发现，其中320人是真的符合公司要求的，30人是碰运气给碰进来的。也就是如下图的情况

　　有30个（8.57%>5%）浑水摸鱼的，看来这测试不太行啊..

故事2

　　公司B全国的某个岗位Y有1000人应聘，这1000人当中，有800是真的符合公司要求的，有200个是能力不达标来碰运气的。这间公司也对自己的测试题很有信心（觉得只有5%的人能碰运气通过），没有面试，只是让所有应聘者参加测试，只要测试通过就录取入职，根据一年后的表现决定留任、升职还是裁员。最后650人通过测试，入职

　　但是实际上呢，其实5%浑水摸鱼的人因为种种原因通过了测试，20%真正有能力的人又因为其他种种原因没有通过测试

　　这些人工作一年后，根据他们的表现，公司发现，其中640人是真的符合公司要求的，10人是碰运气给碰进来的，也就是如下图的情况

　　650人里只有10人（1.54%