在计量经济学中，‌p值的计算是通过假设检验得到的概率值‌，用于衡量样本数据对原假设的支持程度。‌关键亮点‌包括：‌p值越小，拒绝原假设的证据越强‌；通常以0.05为显著性阈值；计算依赖于统计量（如t值、F值）及其分布。

1. ‌设定假设‌：首先明确原假设（H₀）和备择假设（H₁）。例如，检验回归系数是否显著，原假设可能是“系数等于0”。
2. ‌选择检验统计量‌：根据模型和数据类型选用合适的统计量，如t检验（小样本）、z检验（大样本）或F检验（多变量）。
3. ‌计算统计量值‌：利用样本数据算出统计量的观测值（如t值），公式为（估计值-原假设值）/标准误。
4. ‌确定p值‌：通过统计量的分布（如t分布、正态分布）查找观测值对应的尾部概率。若为双侧检验，需乘以2。
5. ‌比较与决策‌：将p值与显著性水平（如0.05）对比，若p值更小则拒绝原假设，否则保留。

p值是实证分析的核心工具，但需注意其局限性，如不直接反映效应大小，且易受样本量影响。正确理解p值有助于避免统计误用，提升研究结论的可靠性。