統計的検定において、p値は、帰無仮説のもとで、観測された値よりも極端な値に達する確率である。

一般的に帰無仮説の条件を不条理に検証することができる。

正規分布では、p値はテストした極値より上の曲線下の面積に相当する。下の表は、Zスコア（平均値とテストした値を隔てる標準偏差の数に対応する）とp値の対応関係を示しています。平均値からの偏差が大きいほど、より可能性の低い結果となり、したがってp値も低くなります。

テストは正規分布に従った確率分布を持ち、平均値を引き、標準偏差で割ることで、中央揃えと縮小が可能です。

したがって、確率分布は正規分布と同等である。

標準偏差の2倍に相当する結果が出る確率を知るには、上の表で値2を調べればよい。

値2は、1.960から2.054の間、すなわち、2 %（0.0+0.020）から2.5 %（0.0+0.025）の間のp値である。

可能性が低いかどうかを判断するための閾値は5％であり、この基準では、このテストの結果は可能性が低い。