假设检验：P值到底意味着什么

P值表示在原假设成立的前提下，观察到当前或更极端结果的概率。它不是原假设为真的概率，也不是效应大小的度量，常被误读。

P值小于显著性水平只说明数据与原假设不太相容，并不证明备择假设成立。大样本下微小差异也可能显著，需结合效应量解读。

多重比较会抬高假阳性率，同时检验多个指标时应做校正，例如 Bonferroni 或 FDR 控制。AB实验平台通常内置这类校正。

报告结果时建议给出效应量和置信区间，而非只给P值。完整的信息能让决策者判断结果是否具有实际业务意义。