P值法是一種統計學中常用的假設檢驗方法，其核心思想是根據樣本數據計算出一個P值，然後根據這個P值與預設的顯著性水平α（通常為0.05）的比較結果來判斷假設是否成立。P值是根據樣本數據在假設不成立（即備擇假設）下的累積機率，如果這個機率很小，那麼我們就拒絕原假設。P值越小，拒絕原假設的理由就越充分。
P值法的計算方法有多種，包括：
常規方法：適用於樣本數據分布均勻的情況，通過計算樣本數據的累積分布函式值與假設檢驗的臨界值比較得出P值。
常態分配法：適用於樣本數據符合常態分配的情況。使用樣本數據的平均值和標準差來計算P值。
t分布法：適用於樣本數據不符合常態分配的情況。在這種情況下，使用t分布來計算P值更為準確。
卡方分布法：適用於樣本數據的方差或比例不符合實際情況時的情況。使用卡方分布來計算P值。
需要注意的是，選擇哪種P值計算方法取決於樣本數據的分布情況和假設檢驗的類型。此外，P值的計算結果會因方法的不同而有所差異，因此在進行假設檢驗時，應根據具體情況選擇合適的計算方法。