P值为什么是取得现有数据以及更不利于原假设的概率？

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这个问题很基本，在网页没搜到。但是我还是不明白。P值是 在原假设成立的情况下，衡量取得现有数据的可能性，跟不利于原假设的数据什么关系，不利于原假设的数据并没有出现啊？针对P值有很多误解，如果连P值的定义都不理解的话，怎么可能不误用误解？

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关键词：不利于 原假设 不明白 可能性 网页 可能性

this is how i remember. the higher the p-value the more likely the hypothesis is false. put it differently, it is
how strongly the current sample nullifies the hypothesis.

既然原假设成立的话，出现这种样本的可能性如果很小的话，比如小于1%，那么在小概率事件不容易发生的前提下，我们认为原假设错误的可能性更大，所以否定原假设。