在统计学中，T检验是一种假设检验方法，主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。P值是T检验结果中的一个重要指标，以下是它们的含义：
1. T检验：
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T检验是一种参数检验，适用于小样本数据或总体标准差未知的情况。
它的基本思想是通过计算样本均值与假设的总体均值之间的差异，来判断这种差异是否具有统计显著性。
T检验主要有两种类型：独立样本T检验（用于比较两个独立样本的均值）和配对样本T检验（用于比较两个相关样本的均值）。
2. P值：
P值是指在零假设（即两组数据的均值没有显著差异）成立的情况下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
在T检验中，如果P值很小（通常小于0.05），我们拒绝零假设，认为两组数据的均值存在显著差异。
如果P值较大，则没有足够的证据拒绝零假设，我们不能断定两组数据的均值存在显著差异。
总结来说，P值是T检验结果中的一个关键指标，它帮助我们判断两组数据的均值是否存在显著差异。在实际应用中，我们需要根据P值的大小来做出统计推断。
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