在进行两样本秩和检验（也称为Mann-Whitney U检验）时，计算P值的过程通常涉及到以下几个步骤：
1. 将两个样本的数据合并，并按照从小到大的顺序排序。如果遇到相同数值，则它们的秩次取平均。
2. 计算每个样本中数据点的秩次和。对于第一个样本，将其所有数据点的秩次相加得到R1；对第二个样本同样操作得到R2。
3. 使用较小的秩和来计算U值。Mann-Whitney U检验中的U统计量定义为：U = n1 n2 (n1 (n1 1)) / 2 - R，其中n1和n2分别是两个样本的大小，R是较小的那个秩和。
4. 当样本容量较小时（例如每个样本少于30个观测值），可以查表得到对应的P值。当样本较大时，则需要使用正态分布近似方法来计算P值。此时U统计量近似服从均值为μ = n1 n2 / 2，方差σ^2 = n1 n2 * (n1 n2 1) / 12的正态分布。
5. 根据所选择的检验类型（单尾或双尾），从标准正态分布表中查找对应的临界值，并与计算得到的标准分数Z进行比较，从而确定P值。对于双尾检验，P值等于两倍于一侧面积；而对于单尾检验，则直接使用一侧的概率作为P值。
6. 最后根据设定的显著性水平α（如0.05），判断是否拒绝原假设。如果计算出的P值小于或等于α，则认为两个样本之间存在统计学意义上的差异，应拒绝原假设；反之则接受原假设。

在实际操作中，通常会使用专业的统计软件或在线工具来完成这些复杂的计算过程，以确保结果准确无误。希望这个解释对你有所帮助！