t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
扩展资料：
Fisher的具体做法是：
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01 如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 小数后三位。 论文中显著性p大写的。 表示差异的P，是要大写，同时要用斜体。主要是为了与P（磷）和P（功率）等有所区别。另外，在统计解释时一般不看F值，只需要看P值就可以了，但是在写论文时还是要将F值写出来，并把P值放在后面用括号括起来。 写论文注意事项： 结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。论文中P值精确到小数点后几位
在记录原始数据开始过程中，对任何一个有计算意义的数据都要审慎地估量，正确地记载量值的有效位数。50mL滴定管的最小分度值为0.1mL，又因为允许增加一位估计数字，可以记录到两位小数，如12.34mL。若在原始记录中仅记为12.3mL，则表示可能产生1.6%的相对误差。由于原始记录不合理致使数据的准确度下降一个数量级。
任何特定量的测量结果，都是通过测量得到的赋予被测量的值，也称为量值。量值一般由一个数字乘以测量单位来表示特定量的大小。由于不能人为地实现完善的测量过程，所以测量结果不可避免地含有误差。为了表达测量结果的准确程度，用有效数字表示特定量测量结果的数字部分。
表示测试结果的量纲及其有效数字位数，应按照该分析方法中具体规定填报。一个数据中只准许末尾一个数字是估计（可疑）值，其他各数字都是有效（可信）的，依此决定整数及小数的位数。
有效数字由一位或多位“可靠数字”和一位“末位欠准数字”组成。有效数字的有效位数是“可靠数字”和“末位欠准数字”的位数之和。由于不同的具体测量条件下，“末位欠准数字”的欠准程度不同，所以原则上本标准不对修约间隔进行具体规定。论文中显著性p大写还是小写
