要算论文p值需要先了解p值的定义和含义，再根据其计算方法算出来，具体如下：
1、p值的定义
p值是一种用于假设检验的统计量，它表示在零假设为真的前提下，观察到的数据或更极端数据出现的概率。p值越小，说明观察到的数据与零假设越不相容，也就是说拒绝零假设的证据越强。
通常我们会选择一个显著性水平α，如果p值小于α，就拒绝零假设，认为实验效应是统计显著的；如果p值大于α，就不能拒绝零假设，认为实验效应不显著。一般情况下，α取0.05或0.01。
2、p值的计算方法
p值的计算方法取决于检验统计量的分布和观察到的数据。常见的检验统计量有z分数、t分数、卡方分数、F分数等，它们分别服从正态分布、t分布、卡方分布、F分布。
例如，如果我们用t检验来比较两个样本均值是否有差异，那么我们首先要计算出t分数，然后根据自由度和显著性水平来查找t分布表，找到对应的临界值，再根据t分数和临界值之间的关系来确定p值。
p值的局限性和替代方案
一、局限性
p值不能反映原假设为真或假的概率，也不能反映备择假设为真或假的概率。
p值不能反映效应大小或实际意义，只能反映统计意义。
p值受样本大小的影响，样本越大，p值越容易达到显著性水平。
二、替代方案
1、置信区间
一种用来估计参数真实值范围的方法，它表示在给定的置信水平下，参数真实值落在该区间内的概率。
2、效应量
一种用来衡量两个变量之间关系强度或差异程度的指标，它可以消除样本大小的影响，并提供实际意义。
3、贝叶斯因子
一种用来比较两个假设相对合理性的比率，它表示在观察到数据后，一个假设比另一个假设更有可能为真的程度。
论文中p值也叫检验p值是否定原假设的强度。
p值统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法,专业上P 值为结果可信程度的一个递减指标。
P 值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。 如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。 总之,P值越小,表明结果越显著。
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
