Wenn du die Teststatistik \(T\) hast und aufgrund deiner Beobachtungen \(T=t\) herauskommt, so ist der p-Wert ja gerade \( p = P(T \geq t ~|~ H_0) \) also die Wahrscheinlichkeit, dass die Teststatistik unter der Annahme, dass die Nullhypothese stimmt genau den Wert, der sich aus den Beobachtungen ergibt oder einen "extremeren" Wert annimmt.
Da du ein "t-ratio" und eine Anzahl von Freiheitsgeraden gegeben hast, gehe ich mal davon aus, dass es sich um einen \(t\)-Test handelt. Dort ist deine Teststatistik \(T\) eben \(t_\nu\)-verteilt, wobei \(\nu \) die Anzahl der Freiheitsgrade bezeichnet. Also müsstest du denke ich einfach in einer Tabelle der \(t\)-Verteilung das \( \gamma \)-Quantil ablesen (mit \( \gamma \) bezeichne ich mal das gegebene t-Ratio). Dein p-Wert ergibt sich dann so:
\( p = P(T \geq \gamma ~|~ H_0) = 1- P(T < \gamma ~|~ H_0) \)
Das wäre meine Idee, bin aber mit dem Thema ehrlich gesagt nicht allzu vertraut.
