在统计测试中，P值是在无效假设下达到比观察到的更极端的值的概率。

一般来说，它可以使无效假设条件得到荒谬的检验。

在正态分布中，P值对应于被测试的极端值以上的曲线下的面积。下表给出了Z分数（相当于平均值与测试值之间的标准差数）与P值之间的对应关系。与平均值的偏差越大，结果越不可能，因此P值越低。

一个测试有一个遵循正态分布的概率分布，它可以通过减去平均数和除以标准差的方式进行居中和缩小。

因此，该概率分布等同于正态分布。

要想知道结果等于2倍标准差的概率，只需在上表中查找数值2。

值2在1.960和2.054之间，即P值在2%（0.0+0.020）和2.5 %（0.0+0.025）之间。

评估一个结果是否不太可能的阈值是5%，所以根据这个标准，这个试验的结果是不太可能的。