1. 正好说反了，如果你错误地拒绝原假设的概率越小，那越有理由拒绝原假设。因为你“拒绝原假设”这个决定在P值小的时候更倾向于是“正确”的。P值的定义，是在原假设成立时，出现比观测值更极端结果的概率。如果P值越小，那说明观测值本身相对于原假设就已经很极端了，因此倾向于拒绝原假设；
2. 你可以做一个简单回归，回归结果会显示P值；
3. 不能单纯地说一个结果是否显著，必须结合显著性水平。比如在10%的显著性水平下显著，那就说明你错误地拒绝原假设的概率不超过10%。
一般而言，统计学中有两类错误，第一类错误是原假设正确，但拒绝了原假设；第二类错误是原假设错误，但没有拒绝原假设。第一类错误往往比第二类错误严重。显著性水平其实就是设置了犯第一类错误的概率的上限。

thanks for sharing

谢谢你的答复。我本来想点赞的，却点了踩，已经不能删除了，抱歉啊

p值是观测到更加极端的概率，p值越小表明几乎不可能再有更加极端的数据，说明原数据很极端，原假设有问题。