P值是概率，用于反映某一事件发生的可能性大小；T值则是T检验的结果，用于比较两个平均数的差异是否显著。
P值： 定义：P值即概率，用于衡量某一事件发生的可能性大小。 应用：在统计学中，根据显著性检验方法得到的P值，通常认为P小于0.05为有统计学差异，P小于0.01为有显著统计学差异，P小于0.001为有极其显著的统计学差异。 解释：P值越小，表示样本间的差异由抽样误差所致的概率越小，即差异越显著。但P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。
T值： 定义：T值来源于T检验，亦称student t检验，是一种统计方法。 应用：T检验使用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 重要性：T检验是统计学中常用的检验方法之一，与F检验、卡方检验等并列，用于不同类型的统计分析问题。
综上所述，P值和T值在统计分析中扮演着不同的角色，P值用于衡量事件发生的可能性，而T值则用于比较两个平均数的差异是否显著。