我对错误陈述的含义的解释与@Karl 不同。我认为这是关于数据的陈述，而不是关于空值的陈述。我将其理解为询问由于机会而获得您的估计的概率。我不知道这意味着什么——这不是一个明确的声明。

但是，鉴于真实估计值等于特定值，我确实理解偶然得到我的估计值的概率可能意味着什么。例如，考虑到男性和女性的平均身高实际上相同，我可以理解男性和女性的平均身高差异很大意味着什么。这很明确。这就是 p 值给出的。错误语句中缺少的是 null 为真的条件。

现在，我们可能会反对这不是完美的陈述（例如，获得估计量的准确值的机会是 0）。但这比大多数人解释 p 值的方式要好得多。

当我教授假设检验时，我一遍又一遍地说的关键点是“第一步是假设零假设是正确的。一切都是在这个假设下计算出来的。” 如果人们记得这一点，那就太好了。

我经常看到这种解释（可能比正确的解释更频繁）。我将“他们的发现是由于 [随机] 机会”解释为“是真的”，所以他们所说的是 [实际上应该是 ; 说，“给定我们所看到的（数据），只有机会在起作用的概率是多少？”] 这可能是一个有意义的陈述（如果你愿意分配先验并做贝叶斯），但它不是 p -值。 $\text{H}_0$$\Pr(\text{H}_0)$$\Pr(\text{H}_0 | \text{data})$

$\Pr(\text{H}_0 | \text{data})$可能与 p 值完全不同，因此以这种方式解释 p 值可能会严重误导。

最简单的说明：假设先验，非常小，但一个数据相当少，因此 p 值较大（例如，0.3），但后验，，仍然很小。[但也许这个例子并不那么有趣。]$\Pr(H_0)$$\Pr(\text{H}_0|\text{data})$

我将从（前）学生的角度添加一个迟到的答案：恕我直言，伤害不能与其错误分开。

这种错误的“教学近似/捷径”会给那些意识到自己无法从逻辑上理解该陈述的学生造成很多困惑，但假设教给他们的内容是正确的，他们却没有意识到自己无法理解它因为这是不对的。

这不会影响只记住呈现给他们的规则的学生。但它要求通过理解学习的学生足够优秀

• 自己得出正确的解决方案，并
• 足够好，这样他们就可以确定他们是对的
• 并得出结论，他们被教导胡说八道（出于某种据称是说教的原因）。

我并不是说没有有效的教学捷径。但是恕我直言，当采取这样的捷径时，应该提到这一点（例如，“为了便于论证，我们假设/近似......”）。
然而，在这种特殊情况下，我认为它太误导了，没有任何用处。

直接提到问题：伤害在哪里？

在我看来，这个问题的答案与陈述相反，“p 值是发现是由于随机机会造成的概率。” 如果有人相信这一点，那么人们也可能相信以下观点：“[1-(p-value)] 是发现不是随机机会的概率。”

危害就在于第二个陈述，因为考虑到大多数人大脑的工作方式，这个陈述严重高估了我们应该对估计参数的具体值有多大的信心。