Si la hipótesis nula fuera verdad, todos los resultados de esta prueba que pudieran ser obtenidos de diferentes muestras tomadas de la misma población deberían tener una μo y estar distribuidos como la distribución estándar Normal.

Esto es debido a que la media de la muestra, debería estar distribuida Normalmente con media (μo) y desviación estándar, ES.

Así, usando las tablas de dos colas de la distribución estándar Normal, podemos obtener un valor de probabilidad para la prueba de Z observada. Esto es conocido como el valor de p.

El valor de p es el área bajo la curva que corresponde a los valores fuera del rango (-z, z). El área en las colas de la distribución da la probabilidad de observar valores más extremos.

Si el valor de p es grande decimos que la opción de observar un valor tan extremo como el valor de la muestra debería ser elevada si la hipótesis nula fuera verdad. En esta situación variación de muestreo puede ser la razón para la diferencia entre la media de la muestra y la media de la hipótesis, μo.

No se rechaza la hipótesis nula y se concluye que la media de nuestra muestra no es significantemente diferente de μo.

Si el valor de p es pequeño decimos que la opción de observar un valor tan extremo como el valor de la muestra debería ser baja si la hipótesis nula fuera verdad. En esta situación, la variación de muestreo es improbable que sea la razón de la diferencia entre la media de la muestra y la media de la hipótesis, μo.

Si el intervalo de confianza al 95% incluye la media de la hipótesis es probable que la media de la población de estudiantes de FEOC sea la misma que la media de los estudiantes de Contabilidad.