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We are writing on chapter '一个样本的假设检验'. In particular, section '假设检验所需的概率分布'. We have already covered the following unit in this section: '假设'. We have already covered the following units in this section: '假设', '均值假设检验'. Write a new unit titled 'P值法'. Here's some text for inspiration: 假设零假设为真，可以通过计算找到样本均值的概率来开发另一种决策规则，该样本均值将给出大于从当前样本数据中找到的测试统计量的测试统计量。在这里，“可能”和“不太可能”的概念定义为从假设均值大于或小于样本数据中找到的均值的总体中抽取样本均值的概率。简单地说，p值方法将期望的显著性水平α与p值进行比较，p值是从假设值比实际样本均值更远的样本均值抽取样本均值的概率。从数据中计算出的大*p*值表明我们不应该拒绝零假设。*p*-值越小，结果越不可能，反对零假设的证据越强。如果证据强烈反对零假设，我们会拒绝它。比较计算的测试统计数据Zc和临界值Zα的决策规则与使用*p*-值之间的关系可以在[link]中看到。.

尝试做到：

    - 严谨：确保概念的详细和深入的覆盖。
    - 引人入胜：以学术且引人入胜的语气写作，引起兴趣。
    - 应用：使用具体和实际的例子。 例如，如果主题是微积分积分，请包括您正在教授的概念的方程和证明。 再举一个例子，如果主题是美国历史，请包括日期、名称和关键事件。
    如果有数学表达式，请使用正确的 LateX 格式。 请勿使用图像，并避免在开头使用“欢迎来到本单元”等介绍性短语或在结尾使用结论。
P值法