在统计学中，t值和p值通常用于假设检验。它们是两个不同的概念。
t值：t值是用于比较两个样本均值之间的差异的统计量。当我们希望判断两个样本均值是否显著不同时，可以使用t值。一般来说，当我们有两个独立的样本，并且样本的大小较小（通常小于30），并且总体标准差未知时，可以使用t值。
例如，假设我们想比较两种治疗方法的平均疗效是否有显著差异。我们可以随机将病人分为两组，一组接受治疗方法A，另一组接受治疗方法B。然后，我们测量每组病人的疗效，并计算每组的均值和标准差。接下来，我们可以使用t-检验来比较这两个均值，得到一个t值，并根据该值来评估这两种治疗方法是否具有显著差异。
p值：p值是用于衡量统计检验结果的显著性的度量。它表示观察到的统计量或更极端情况出现的概率。当我们进行假设检验时，p值可以帮助我们判断某个统计量是否显著。
举一个生活中的例子，假设我们想研究男性和女性购买某种产品的平均消费金额是否存在差异。我们收集了两组样本数据：一组是男性的购买金额，另一组是女性的购买金额。然后，我们使用合适的统计方法（例如独立样本t检验）计算出t值和p值。p值小于某个显著性水平（例如0.05），我们就可以得出结论，即男性和女性在购买该产品时的平均消费金额存在显著差异。
在统计学中，t值和p值通常是一起使用的，一般情况下要先观察p值，然后再结合t值进行解释和做出决策