Не могу не поделиться своим самым любимым примером Фишеровского ризонинга:

Есть два дельфина: Базз и Дорис, между ними находится стенка. Дорис видит лампочку, которую не видит Базз. Когда лампочка мигает, Базз должен нажать на правую кнопку, а когда горит постоянно – левую.
После 16 опытов, Базз выбрал правильную кнопку 15 раз из 16. Значит ли это, что дельфины умеют общаться? Или Базз просто самый везучий дельфин в мире?

Так как у этого опыта всего два исхода – "угадал" или "не угадал", можно смоделировать нулевую гипотезу (то, что Баззу просто повезло) простой серией бросков монетки: провести ~200 опытов по 16 бросков в каждом (после 126 кликов и у меня устал палец и только после этого я заметил, что количество опытов можно задать через отдельное поле 🤷‍♂️ )
В результате этих опытов мы получим распредление вероятностей, из которого следует то, что вероятность получить 15 (орлов) из 16 попыток примерно равна тысячной процента!
Это и есть p-value: уровень удивительности доказательств против H0 (вероятность получить такие или более экстримальные значения, при условии, что нулевая гипотеза верна)