P值的計算通常涉及以下步驟：
定義檢驗統計量：首先，需要定義一箇檢驗統計量 \(X\)，它基於樣本數據計算得出。
確定臨界值：在零假設 \(H_0\) 成立的條件下，可以計算出檢驗統計量的值 \(C\)。這個值被稱爲臨界值。
計算P值：
對於左側檢驗，P值爲檢驗統計量 \(X\) 小於樣本統計值 \(C\) 的概率，即 \(P = P\{X < C\}\)。
對於右側檢驗，P值爲檢驗統計量 \(X\) 大於樣本統計值 \(C\) 的概率，即 \(P = P\{X > C\}\)。
對於雙側檢驗，P值爲檢驗統計量 \(X\) 落在樣本統計值 \(C\) 爲端點的尾部區域內的概率的兩倍，即 \(P = 2P\{X > C\}\)（當 \(C\) 位於分佈曲線的右端時）或 \(P = 2P\{X < C\}\)（當 \(C\) 位於分佈曲線的左端時）。
比較P值與顯著性水平：將計算出的P值與給定的顯著性水平 \(\alpha\) 進行比較。如果 \(\alpha > P\) 值，則在顯著性水平 \(\alpha\) 下拒絕原假設。如果 \(\alpha \leq P\) 值，則在顯著性水平 \(\alpha\) 下不拒絕原假設。在實踐中，當 \(\alpha = P\) 值時，也即統計量的值 \(C\) 剛好等於臨界值，這通常意味着沒有足夠的證據拒絕 \(H_0\)。
以上步驟總結了P值的基本計算方法。需要注意的是，P值的計算依賴於特定的統計檢驗和分佈假設。在實際應用中，通常會使用統計軟件包來幫助計算P值，因爲這些軟件包已經內置了必要的分佈信息和計算方法。