进行假设检验时，如果P值小于0.05，我们通常会:A. 拒绝零假设，接受备择假设B. 接受零假设，拒绝备择假设C. 无法确定，需要更多信息D. 重新计算样本量

步骤 1：理解假设检验的基本概念
在假设检验中，我们首先设定一个零假设（H0）和一个备择假设（H1）。零假设通常表示没有显著差异或效应，而备择假设则表示存在显著差异或效应。我们通过计算P值来判断是否拒绝零假设。
步骤 2：理解P值的意义
P值是假设检验中用来衡量证据强度的指标，它表示在零假设为真的情况下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则认为零假设为真的概率非常低，从而拒绝零假设。
步骤 3：根据P值做出决策
如果P值小于0.05，我们通常会拒绝零假设，接受备择假设。这意味着我们有足够的证据支持备择假设，即存在显著差异或效应。