假设检验中α和p的区别如下：
1、定义不同
α（阿尔法）是显著性水平，通常表示在原假设为真的情况下，拒绝原假设所要承担的风险水平。它是一个预先设定的固定值，用于控制假阳性错误（第一类错误）的概率。
p值表示观察到的效应或结果在统计学上是否显著的概率。具体来说，它是样本统计量与临界值之间差异的面积在临界点的单侧或双侧。
2、作用不同
α是预先设定的固定值，用于评估拒绝原假设的风险水平。如果p值小于α，则拒绝原假设；如果p值大于或等于α，则不能拒绝原假设。
p值用于评估观察到的效应或结果是否显著。如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为观察到的效应或结果具有统计学上的显著意义。
3、计算方法不同
α是预设的固定值，不需要计算。通常在假设检验之前设定，常见的显著性水平有0.01、0.05、0.1等。
p值的计算方法根据所使用的统计方法而有所不同。常见的计算方法包括二项式分布、卡方分布、t检验、F检验等。具体计算方法需要根据数据类型和所使用的统计方法来确定。
α和p的优势
1、α的优势
降低假阳性错误：显著性水平α控制了假阳性错误的概率，有助于避免错误地认为观察到的效应或结果具有统计学上的显著意义。
预先设定：显著性水平α是在假设检验之前预先设定的，可以明确检验的限制条件，使得整个检验过程更加清晰和一致。方便解释：显著性水平α是一个固定的值，方便与其他研究进行比较和解释，有助于提高研究的可重复性和可比性。
2、p的优势
反映数据信息：p值反映了观察到的效应或结果在统计学上是否显著的概率，直接反映数据信息，有助于做出科学合理的决策。
灵活性高：p值可以根据数据和实际情况进行调整，灵活性较高，可以适应不同的情况和需求。适用于多种统计方法：p值的计算方法根据所使用的统计方法而有所不同，可以适用于多种统计方法，具有广泛的应用范围。