统计学中的p值是指在假设检验中，根据样本数据计算出来的概率值。p值越小，说明观察到的差异越显著，越能够拒绝原假设，认为实际情况与原假设不同。

当p值为0.000时，意味着在样本数据中观察到的差异极其显著，几乎可以认为是不存在误差的结果。这种情况下，我们通常会拒绝原假设，即认为实际情况与原假设不同。

举个例子，假设我们想研究男女在某项任务上的表现差异。我们进行了一次实验，得到男性组的平均分为80分，女性组的平均分为90分。通过统计学方法计算得到p值为0.000，这意味着男女组之间的差异非常显著，我们可以认为男女在这项任务上的表现存在差异。

但需要注意的是，p值并不能代表效应大小或者实际意义。因此，我们需要综合考虑p值、样本大小、效应大小等多个因素来做出科学的结论。

总之，当p值为0.000时，表示样本数据中观察到的差异极其显著，我们可以拒绝原假设，认为实际情况与原假设不同。