显著性水平（p值）是用于判断实验结果是否有统计学意义的一种指标。p值越小，表示实验结果越有可能是真实有效的。
一、显著性p值怎么看
通常情况下，p值小于0.05被认为是显著的，也就是说实验结果有95%的置信度是真实有效的。如果p值小于0.01，那么实验结果就更加显著，有99%的置信度是真实有效的。如果p值大于0.05，则实验结果不显著，不能证明实验结果具有统计学意义。
在进行实验的时候，我们需要确定显著性水平，通常情况下是0.05，但也可以根据实验需要进行调整。在分析实验结果时，需要计算p值，并将p值与显著性水平进行比较，从而判断实验结果是否显著。
需要注意的是，p值只是一种统计指标，不能完全代表实验结果的意义。在分析实验结果时，还需要综合考虑其他因素，如实验样本的大小、实验设计的合理性等。
二、显著性p值计算方法
计算显著性p值的方法取决于所使用的统计方法和分析工具。以下是一些常见的计算显著性p值的方法：
1. t检验：t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组样本均值是否有显著差异。在使用t检验时，可以通过统计软件（如SPSS、Excel等）计算p值。
2. 方差分析（ANOVA）：ANOVA用于比较多组样本均值是否有显著差异。在使用ANOVA时，可以通过统计软件计算p值。
3. 卡方检验：卡方检验用于比较观察值与理论值的差异是否显著。在使用卡方检验时，可以通过统计软件计算p值。
4. 相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。在使用相关分析时，可以通过统计软件计算相关系数和p值。
在进行统计分析时，需要先确定显著性水平，通常情况下是0.05。计算出p值后，将其与显著性水平进行比较，从而判断结果是否显著。如果p值小于显著性水平，就可以认为结果是显著的。如果p值大于显著性水平，就不能认为结果是显著的。