统计学假设检验中p值的含义具体是什么？

P-值是在原假设为真的条件下某一统计量的取值以其观察值为最小值或最大值的事件的小概率，或说某一统计量的取值以其观察值为最小值或最大值是一个小概率事件，此小概率就是 P。（我所理解的）P值的各路定义：在一个假设检验问题中，利用观测值能够做出拒绝原假设的最小显著性水平称为 P-值。对于 P-值的理解，一般情况下有这几种认识：(1) 拒绝原假设的最小显著性水平。(2) 观察到的(实例样本的) 显著性水平。(3) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。(4) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。(5) 我们在拒绝原假设的犯的最小的第一类错误，而所规定的显著性水平（具有主观性）是事先给定的犯第一类错误的最大错误。以上基本就是我所知道的关于P值的各种解释了。对于了解统计学的人，相信稍微思考就应该能够会心一笑，哈哈；对于不懂统计学的人，可以看一些基本的书籍，假设检验虽然重要，但是描述性的统计一样蕴含着古老的化繁为简的智慧。