在 '入门业务统计2e' 上创建一个引人入胜且易于访问的电子学习模块，专为没有该主题知识的中学生量身定制。
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。.

不要使用传统的教科书方法，而是使用基于故事的叙述来解释概念。尝试：

    - 避免使用技术术语，并以直接、对话的语气表达想法，以激发好奇心并与年轻观众的经历产生联系。
    - 包括思想实验和现实生活场景等互动元素。 目标是主题平易近人且有趣，激发人们对其如何应用于日常生活的好奇心。
    - 不要在开头使用“欢迎来到本单元”等介绍性短语或在结尾使用结论。 不要使用图像。
P值法