t检验是统计学的一种假设检验方法，它可以通过计算样本均值、标准差、样本量等参数，来检验一个样本数据的平均数是否与总体数据的平均数有显著差异。p值是t检验中的一个重要输出，表示我们在原假设成立的情况下，获得样本数据中出现现在统计差异或更大差异的概率。
p值的大小可以反映我们在进行统计学筛选时的抗失误能力。当p值越小时，意味着出现现在这样显著差异的概率越小，证明了样本数据与总体数据的均值之间的差异具有显著性。通常，当p值小于0.05时，表示差异显著；当p值小于0.01时，表示极其显著。
p值在科学研究中有着非常广泛的应用。尤其是在医学研究、生物学实验、社会科学调查等领域，t检验与p值的方法常常用来充分评估一个样本数据是否真实地反映了总体数据的情况。因此，学会理解和运用t检验与p值对于提高数据分析和统计学研究的专业素养和能力具有重要意义。