在假设检验中，P值用于帮助决定是否拒绝原假设。一般来说，这个过程如下：

- **P值 (P-value)**：是在原假设为真时，观测到数据结果或更极端结果的概率。

通常情况下，我们根据预设的显著性水平（如0.05、0.01等）来做决策。

### 给定的P值 = 0.0003

假设显著性水平 \(\alpha\) 通常设为0.05：

- 如果 \( P \leq \alpha \)，我们拒绝原假设。
- 如果 \( P > \alpha \)，我们无法拒绝原假设。

### 决策分析

- 给定的P值是0.0003，这明显小于0.05。
- 因此，我们会拒绝原假设。

### 正确答案
C: 拒绝原假设

### 专业分析

1. **显著性水平 (Significance Level)**：是提前设定的阈值，通常为0.05，代表犯错误（拒绝原假设时原假设其实为真）的风险水平。

2. **结果解释**：
- P值0.0003表示，如果原假设为真，那么得到当前数据结果或更极端结果的概率仅有0.03%。
- 这极低的概率说明观测结果在原假设为真时极其不可能，因此有理由拒绝原假设。

3. **进一步说明**：
- 拒绝原假设并不意味着原假设是错的，只表示数据支持接受备择假设的可能性更大。
- 这里不应该直接说“接受备择假设”因为统计学中一般说法是“拒绝原假设”更为准确和保守。

在假设检验中，这种决策有助于在有统计证据支持时，对研究假设做出正确的判断。