本文利用广义p值和广义置信区间的理论，研究了逆高斯总体和两向分类平衡不完全区组设计模型中未知参数的假设检验和区间估计问题。　　 对于异尺度参数下k个逆高斯总体均值的相等性检验问题，利用广义p值的概念，构造了-个新的广义枢轴量，基于该枢轴量给出了新的广义p值检验.数值模拟结果表明在平衡和非平衡两种情况下该方法都能很好地控制犯第一类错误的概率，尤其在总体个数k较大时，该方法较文献中已有的广义检验方法能更好地控制犯第一类错误的概率。　　 对于单个两向分类平衡不完全区组设计模型中方差分量的统计推断问题，基于广义p值和广义置信区间的概念，给出了方差分量的广义p值检验和广义置信区间.数值模拟结果表明给出的检验方法能很好地控制犯第一类错误的概率，给出的置信区间有满意的覆盖率.进一步，考虑了两个独立模型中相应方差分量差和比的假设检验和区间估计问题，给出了这些问题的广义p值检验和广义置信区间.数值模拟结果表明这些方法同样能很好地控制犯第一类错误的概率和有满意的覆盖率。