在统计学领域中，P值是一种用来评估实验结果是否具有统计学显著性的指标。P值的大小代表着实验结果与原假设的偏差程度。P值越小，说明实验结果与原假设之间的差异越显著。

通常情况下，当P值小于0.05时，我们认为实验结果是具有统计学显著性的。这意味着实验结果与原假设之间的差异在统计学上是显著的，不太可能是偶然发生的。然而，需要注意的是，P值越小并不意味着实验结果越重要或者越可信，而只是代表了实验结果与原假设之间的差异程度。

除了P值之外，还有其他的指标可以用来评估实验结果的显著性，如置信区间和效应大小。在实验设计和数据分析中，需要综合考虑多个指标来全面评估实验结果的意义和价值。

总之，P值是统计学中一种常用的指标，用于评估实验结果与原假设之间的差异程度。它的大小代表着实验结果的统计学显著性，但并不是唯一的评估指标，需要结合其他指标来全面评估实验结果的意义和价值。