在独立样本 t 检验中，t 代表的是 t 统计量（t-statistic），而 p 则代表显著性水平（significance level）。
t 统计量是用于衡量两组样本均值差异是否显著的一种统计量。它的计算公式为：
t = (x1 - x2) / (s * sqrt(1/n1 + 1/n2))
其中，x1 和 x2 分别是两组样本的均值，s 是两组样本的汇总标准差，n1 和 n2 分别是两组样本的样本量。t 统计量越大，表示两组样本均值之间的差异越显著。
p 值是用于检验假设是否成立的一种概率值。在独立样本 t 检验中，p 值代表的是根据 t 统计量计算得出的，假设两组样本均值相等的概率。通常，p 值越小，表示两组样本均值之间的差异越显著，支持拒绝原假设。
需要注意的是，显著性水平通常设置在 0.05 或 0.01，表示在统计学上接受 5% 或 1% 的错误率。如果计算得到的 p 值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，并认为两组样本均值存在显著差异。反之，则无法拒绝原假设，不能认为两组样本均值存在显著差异。
独立样本检验结果包括平均数、标准差、t值、p值等指标。其中，t值用于判断两组样本均值之间的差异是否显著，p值则表示差异是否具有统计学意义。
当p值小于显著性水平（通常为0.05）时，认为两组样本均值存在显著差异；反之，认为差异不显著。在分析结果时，还需要考虑样本量、数据分布等因素，以避免误判和偏差。
