P-vrednost se izračuna s statističnim testom, ki primerja vašo opazovano statistično razliko z različnimi možnimi rezultati, ki bi jih lahko dobili, če bi bila vaša hipoteza odsotna. Na primer, če želite preveriti, ali obstaja razlika med povprečnimi ocenami dveh skupin študentov, lahko uporabite t-test. T-test bo izračunal p-vrednost, ki ocenjuje verjetnost, da so razlike v povprečnih ocenah med skupinami posledica naključja.
P-vrednost je običajno izražena kot decimalno število med 0 in 1 ali pa kot odstotek med 0% in 100%. Gre za predhodno določeno mejo, na kateri se odločamo, ali zavrnemo ali sprejmemo ničelno hipotezo. Izbor stopnje tveganja je pomemben, saj vpliva na verjetnost, da sprejmemo napačno odločitev. Stopnja značilnosti, ki se pogosto uporablja v raziskavah, je 0,05 ali 5%. To pomeni, da če je p-vrednost manjša od 0,05, lahko zavrnemo ničelno hipotezo in sprejmemo alternativno hipotezo, ki predpostavlja, da obstaja resnična razlika med vzorci. Če pa je p-vrednost večja od 0,05, ni dovolj statističnih dokazov, da bi zavrnili ničelno hipotezo.
P-vrednost je pomembna pri odločanju o statistični značilnosti vaših rezultatov, vendar ni edini dejavnik, ki ga je treba upoštevati. Pomembno je upoštevati tudi velikost vzorca, učinek velikosti, izvedbo testa in druge faktorje pri interpretaciji vaših statističnih rezultatov.
