P值的计算：
霄膀攴褂一般地，用X表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统硭腾蛲鳌计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X小于样本统计值C的概率，即：P=P{X<C}
右侧检验的P值为检验统计量X大于样本统计值C的概率：P=P{X>C}
双侧检验的P值为检验统计量X落在样本统计值C为端点的尾部区域内的概率的2倍：P=2P{X>C}(当C位于分布曲线的右端时)或P=2P{X<C}(当C位于分布曲线的左端时)。若X服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P值可表示为P=P{|X|>C}。
扩展资料：
假设检验的意义：
假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设。
然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。
用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。
通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。
参考资料来源：
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