t和p通常是统计学中的术语，用于描述假设检验的结果。

t通常指t检验，是一种用于检验两个样本均值是否有显著差异的方法。t检验的结果会得到一个t值，根据t值和自由度（样本量-1）可以查找t分布表，得出p值。p值是指在假设检验中，得到比观察值更极端的结果的概率。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个样本均值有显著差异。

p通常指p值，是指在假设检验中，得到比观察值更极端的结果的概率。p值越小，说明得到观察值的概率越小，即结果越显著。通常，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个样本均值有显著差异。

总之，t和p都是用于描述假设检验结果的统计学术语，t通常指t检验的结果中的t值，p通常指得到比观察值更极端的结果的概率。