p c'est la probabilité que sachant l'hypothèse \(H_{0}\) vrai que tu obtienne les résultats obtenu par ton expérience par pur hasard. \(\alpha\) est un seuil de risque tel que tu ne rejette \(H_{0}\) que si \(p \leq \alpha\) (ou \(p \leq \frac{\alpha}{2}\) selon la situation)
C'est tout simplement calculer la probabilité que pour ta variable aléatoire \(X \sim (\mu_{0}; \sigma)\) générale des valeurs aussi extrêmes que celles obtenues dans ton expérience(ces valeurs étant \(x\)).
Exemple:
Je teste une pilule magique qui si donnée à un enfant lui permettra d'atteindre 190cm de taille une fois l'âge adulte atteint. Pour savoir si ça fonctionne je la donne à 1000 enfants et si à la fin de mon expérience tout mon groupe fait 190cm de taille bah la p-value c'est la probabilité que sachant que ma pilule magique ne marchait pas que j'obtienne aléatoirement dans mon échantillon 1000 enfant destiné à atteindre 190cm de taille. (dans ce cas là la probabilité est très petite donc on rejette \(H_{0}\), mais si mon groupe faisait 170cm de haut la probabilité que ça arrive de manière random sera très haute et je rejette pas \(H_{0}\)!!)
