在统计学中，t值与p值是两个核心概念。t值，或称为studentt检验，主要用于小样本研究（n通常小于30），尤其是当总体标准差未知且数据呈正态分布的情况。t检验的目的是通过比较样本数据与零假设的差异，来判断这个差异是否足够显著。
计算t值时，我们关注的是其绝对值是否超过临界值，一旦超过，即使在原假设成立的前提下，也意味着样本结果的极端性，这可能推翻原假设。t值的大小与我们拒绝原假设的信心有关，P值就反映了这一点。P值代表在原假设为真的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。如果P值很小，说明这种结果出现的偶然性很低，我们有理由怀疑原假设，P值越小，拒绝原假设的理由就越有力。
P值的计算基于概率理论，即P(A)等于事件A可能出现的试验结果数m除以所有可能结果的总数n。在统计分析中，P值的解读是决定是否拒绝零假设的关键因素，它帮助我们量化证据，评估数据支持假设的程度。
总的来说，t值和p值在统计学中起着至关重要的作用，它们为我们理解数据背后的规律，以及决定是否接受或拒绝某个假设提供了定量依据。统计学，作为一门研究数量特征和关系的科学，广泛应用于各个领域，通过严谨的定量分析，为决策提供有力支持。