p值是指在假设检验中，观察结果与原假设之间的差异程度，即检验统计量的概率分布，在假定原假设为真的前提下所得到的概率值。p值通常的含义是：p值越小，代表所观察到的数据在假设为真的前提下出现的概率越小，因此我们越容易拒绝原假设。反之，p值越大，则表示样本对原假设的不支持越少，自然越难以拒绝原假设。
若p值大于0.05，说明：
1. 拒绝原假设的证据不足：p值实际上是用来衡量我们是否应该拒绝原假设的一种标准，当p值大于0.05时，我们的样本数据并没有提供足够的证据来否定对照组与实验组之间的差异，因此不能轻易地否定原假设。
2. 实验结果具有不确定性：p值大于0.05并不意味着两组的数据完全相等，而是存在差异，只是我们不能肯定这种差异是否由于抽样误差、实验误差或系统误差导致的，也就是结果不确定。
3. 样本数量不足：如果用过小的样本进行假设检验，就会导致p值较大。这是因为样本数量过少时，我们可能会忽略重要的变量或关系，而且实验结果的可靠性缺乏足够的支持，p值才会较大。
