In einem statistischen Test ist der p-Wert (oder p-Wert) die Wahrscheinlichkeit, dass unter der Nullhypothese ein Wert erreicht wird, der extremer ist als der beobachtete.

Sie ermöglicht es in der Regel, die Nullhypothesenbedingung absurd zu überprüfen.

Bei einer Normalverteilung entspricht der p-Wert der Fläche unter der Kurve oberhalb des getesteten Extremwerts. Die folgende Tabelle zeigt die Entsprechungen zwischen dem Z-Score (der der Anzahl der Standardabweichungen zwischen dem Mittelwert und dem getesteten Wert entspricht) und dem p-Wert. Je größer die Abweichung vom Mittelwert, desto unwahrscheinlicher ist das Ergebnis und damit auch der p-Wert.

Ein Test hat eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die einer Normalverteilung folgt. Es ist möglich, sie zu zentrieren und zu reduzieren, indem der Mittelwert abgezogen und durch die Standardabweichung geteilt wird.

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung entspricht somit einer reduzierten zentrierten Normalverteilung.

Um die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses zu erfahren, das dem Zweifachen der Standardabweichung entspricht, suchen Sie einfach in der obigen Tabelle nach dem Wert 2.

Wert 2 liegt zwischen 1,960 und 2,054, d. h. ein p-Wert zwischen 2 % (0,0+0,020) und 2,5 % (0,0+0,025).

Der Schwellenwert für die Beurteilung, ob ein Ergebnis unwahrscheinlich ist, liegt bei 5%, so dass nach diesem Kriterium das Ergebnis dieses Tests unwahrscheinlich ist.