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p是拒绝原始假设时出错的概率或者如果你拒绝最初的假设，你实际上是冤枉了一个好人。

无论你如何表达你的理解，它有点混乱，所以你最好看例子。例如，让让我们做一个假设：你的女性朋友平均身高2米。输入你的统计样本数据后，计算机返回的P值是0.03。这意味着如果你拒绝这个结论女性朋友的平均身高是2米，出错的概率是0.03，小于0.05(一般认为，当出错的概率小于0.05时，可以放心大胆地拒绝一句话)，那么就可以拒绝原来的假设。如果计算机返回的P值是0.9，那么你会想，这说明拒绝原假设的错误概率高达90%，那么我不应该拒绝原假设，也就是你应该认为你女性朋友的平均身高是2m。

至于什么是alpha，上面例子中0.05的标准就是alpha值，可以自己更改。

最初假设女性朋友的平均身高为2m，取了几个样本后，测得样本的平均值为1.6。经过计算(计算过程很简单，如果已知总体的方差，就用Z检验，如果未知总体的方差，就用样本方差代替再用T检验，这个在各统计书上没有详细描述)，当我们把设为0.05时，置信区间为1.8到2.2，我们取的样本平均值1.6就在这个范围之外。

什么是拒绝最初的假设而犯错误的概率？意思是我们假设女生平均身高是2m，计算出来的平均值是1.6，和原来的假设相差很远。这个时候我们就拒绝了原来的身高是2m的假设，拒绝这个不靠谱的假设时出错的概率。

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