統計P值的計算取決於所使用的檢驗類型和數據的分佈情況。以下是一些常見的P值計算方法：
對於Z檢驗或T檢驗，P值通常通過查找標準正態分佈或T分佈表來計算。例如，對於雙側檢驗，P值等於2倍的（1-Φ(z0)），其中z0是統計量的值，Φ是標準正態分佈的累積分佈函數。
對於卡方檢驗，P值可以通過計算觀察頻數與期望頻數的差異，並查找卡方分佈表來得到。
此外，P值的解釋非常重要。P值反映的是數據支持原假設的程度。通常，如果P值小於0.05，則認爲差異或關係在統計上是顯著的。在實際應用中，還需要考慮效應大小和置信區間，以及是否有多重比較的問題。