为 '入门业务统计2e' 创建科学期刊文章的摘录，为该主题的专业人士和研究人员量身定制。
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。.

风格应该反映学术出版物的风格，而不是学校教科书的风格，旨在吸引知识渊博、具有深厚专业知识的读者。尝试：

    - 使用技术和学术语言提出先进的理论。
    - 包括对最新研究结果和该领域辩论的批判性分析，并对经验数据和统计方法进行详细检查。
    - 文章应反映顶级经济学期刊内容的深度和复杂性，面向该领域根深蒂固的读者。
    - 不要添加参考文献或将其添加在文章末尾。 如果有数学表达式，请使用正确的 LateX 格式并且不要使用图像。
P值法