Der p-Wert in einem statistischen Test gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die beobachtete Differenz (oder eine noch extremere) zwischen zwei Stichprobenmittelwerten unter der Annahme der Nullhypothese auftritt. Die Nullhypothese besagt in der Regel, dass es keinen Unterschied zwischen den Mittelwerten der Populationen gibt, aus denen die Stichproben gezogen wurden. Wenn die Differenz zwischen den arithmetischen Mittelwerten der beiden Stichproben groß ist, deutet dies darauf hin, dass es unwahrscheinlicher ist, dass diese Differenz nur durch Zufall entstanden ist, wenn die Nullhypothese wahr ist. Daher wird der p-Wert kleiner, weil die Wahrscheinlichkeit, eine so große Differenz zufällig zu beobachten, geringer ist. Zusammengefasst: Je größer die Differenz der arithmetischen Mittelwerte, desto unwahrscheinlicher ist es, dass diese Differenz unter der Nullhypothese zufällig auftritt, was zu einem kleineren p-Wert führt.