在实验设计中，实验组和对照组是常用的两种组别。

为了比较实验组和对照组之间的差异，通常会进行假设检验，并计算p值来评估差异的显著性。下面是一些常见的计算p值的方法：

1. t检验：t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本均值之间的差异。如果实验组和对照组的样本符合正态分布和方差齐性的假设，可以使用t检验来计算p值。

2. 方差分析（ANOVA）：方差分析是一种用于比较三个或更多组之间差异的假设检验方法。如果实验组和对照组的样本符合正态分布和方差齐性的假设，可以使用单因素方差分析来计算p值。

3. 非参数检验：如果实验组和对照组的样本不符合正态分布和方差齐性的假设，可以使用非参数检验方法来计算p值。常用的非参数检验方法包括Mann-Whitney U检验和Wilcoxon秩和检验。需要注意的是，计算p值的方法应该根据实验设计和数据特征进行选择。在进行假设检验之前，应该对数据进行探索性分析，以确定数据是否符合假设检验的前提条件。此外，p值只是一种评估差异显著性的指标，不能代表实际效应的大小和重要性。在解释研究结果时，应该综合考虑p值、置信区间和效应大小等指标。