在R语言中，计算p值的方法取决于所使用的统计检验类型和分布。以下是几种常见情况的p值计算方法：
t检验
使用`t.test（）`函数计算两组数据的t值和p值。例如：
```R
res <- t.test（group1, group2）
p_value <- res$p.value
```
对于双侧检验，需要将p值乘以2：
```R
p_value_two_sided <- 2 * p_value
```
正态分布
使用`pnorm（）`函数计算正态分布的累积分布函数（CDF）的逆函数，即分位数函数。例如，计算某个t值对应的正态分布p值：
```R
p_value <- pnorm（t_value, mean = 0, sd = 1）
```
F分布
使用`pf（）`函数计算F分布的累积分布函数（CDF）的逆函数。例如，计算两个自由度的F值的p值：
```R
p_value <- pf（f_value, df1, df2）
```
卡方分布
使用`pchisq（）`函数计算卡方分布的累积分布函数（CDF）的逆函数。例如，计算自由度为k的卡方值的p值：
```R
p_value <- pchisq（chi_squared_value, df = k）
```
逻辑回归
使用`glm（）`函数进行逻辑回归，并通过`summary（）`函数获取每个自变量的p值。例如：
```R
model <- glm（response ~ predictor, data = dataset, family = binomial（））
summary（model）$coefficients[, 4]
```
Fisher精确检验
使用`fisher.test（）`函数计算Fisher精确检验的p值。例如：
```R
fisher.test（matrix（c（20, 10, 10, 20）, ncol = 2））
```
添加p值到图表
使用`ggprism`、`ggpubr`和`ggsignif`等包可以方便地将统计结果和p值添加到图表中。例如，使用`rstatix`包进行t检验并添加p值：
```R
library（rstatix）
df_p_val <- group_by（factor（dose）） %>%
t_test（len ~ 1, mu = 26） %>%
adjust_pvalue（p.col = "p", method = "holm"） %>%
add_significance（p.col = "p"）
```
根据具体的统计需求和数据类型，可以选择合适的函数和方法来计算p值。