,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值嘛，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值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z);具体问题具体分析，不同的检验方法求p值方法也不一样，统计的书上肯定都有；T值计算方法相似。
t_fun <- function(x, y) {
n1 <- length(x)
n2 <- length(y)
s <- sqrt((n1 - 1) var(x) + (n2 - 1) var(y))/(n1 + n2 - 2)
t <- (mean(x) + mean(y))/(s sqrt(1/n1 + 1/n2))
return(t)
}
t=（参数估计值-参数值）/估计参数的样本标准差
从样本推断总体通常是通过统计量进行的。例如x1，x2，…，xn是从正态总体N(μ,1）中抽出的简单随机样本。
其中均值μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中有关μ的全部信息，因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1，x2，…，xn，是一个统计量。
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