在统计学和数据分析的领域中，相伴概率是一个至关重要却又常令人困惑的概念。对于许多初学者而言，“什么是相伴概率啊”这样的疑问十分常见。相伴概率，简单来说，它是一种用于衡量样本数据与原假设之间偏离程度的指标。在假设检验里，它能帮助我们判断是接受还是拒绝原假设。通过计算相伴概率，我们可以了解到在原假设成立的情况下，得到当前样本数据或者更极端数据的可能性。相伴概率数值越小，意味着样本数据与原假设的差异越显著，越倾向于拒绝原假设；反之，则更倾向于接受原假设。下面，我们就深入探究一下相伴概率的具体含义、计算方法及其在实际应用中的重要意义。

1、相伴概率是通过SPSS自动计算F统计量，并依据F分布表给出的P值。用来与给定的显著性水平作比较，判定是否应拒绝原假设。

2、在固定效应模式中，如果FA的相伴概率P值小于或等于给定的显著性水平，则应拒绝原假设，认为控制变量A不同水平下观测变量各总体均值有显著差异，控制变量A的各个效应不同时为0，控制变量A的不同水平对观测变量产生了显著影响。

3、相反，如果FA的相伴概率P值大于给定的显著性水平，则不应拒绝原假设，认为控制变量A不同水平下观测变量各总体均值无显著差异，控制变量A的各个效应同时为0，控制变量A的不同水平对观测变量没有产生显著影响。