统计检验值是在统计假设检验中用来评估样本数据是否支持或反驳零假设的一个统计量或数值。它是根据样本数据计算得出的，并用于确定是否有足够的证据来支持对零假设的某种结论。
统计检验值的具体计算方法取决于所使用的假设检验方法和统计参数。通常，它是从样本数据中计算出来的一个数值，可以与一个临界值进行比较。一般来说，有两种可能的情况：
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拒绝零假设：如果计算得到的统计检验值超过了事先选择的显著性水平（alpha 水平）所对应的临界值，那么我们可能会拒绝零假设。这意味着我们认为样本数据提供了足够的证据来支持备择假设，从而反驳了零假设。
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保留零假设：如果计算得到的统计检验值不足以超过显著性水平所对应的临界值，那么我们将保留零假设。这表示我们没有足够的证据来支持备择假设，因此无法拒绝零假设。
统计检验值的计算方法因假设检验的具体情况而异。一些常见的统计检验方法包括 t 检验、卡方检验、F 检验等，每种方法都有其特定的统计检验值计算公式。选择适当的检验方法和计算统计检验值的公式是根据研究问题和数据类型来确定的。
需要注意的是，统计检验值通常与假设检验的目标有关。例如，在 t 检验中，统计检验值是一个 t 值，用于比较两组样本均值之间的差异。在卡方检验中，统计检验值是一个卡方值，用于检验观察频数与期望频数之间的差异。因此，选择适当的统计检验值和正确解释其含义是进行假设检验的关键步骤。