相伴概率就是相应的统计量所对应的P值，他们是一一对应的,而且可以从两个不同角度对假设检验的的原假设作出判断 还是举个例子给你说明一下：在线性回归方程显著性F检验中，原假设H0：β0=β1=β2=β3……=0，在显著性水平α下，检验统计量F大于临界值，则拒绝原假设，回归方程显著。

但是，有可能犯第一类错误，就是原假设是对的情况下而我们拒绝了，即“弃真”错误。

在检验中，我们允许犯这类错误的概率，也就是相伴概率P。

若得到相伴概率为0.012，低于给定水平0.05，也就是我们犯错误的概率实在允许范围内，即，在拒绝原假设而犯错的概率为0.012时，是被允许的，因此，可以拒绝原假设，反之，不能拒绝。