什么是T检验

T检验，亦称student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。

T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。戈特特于1908年在Biometrika上公布T检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。

T检验的适用条件：正态分布资料

T检验注意事项

要有严密的抽样设计随机、均衡、可比

选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布)

单侧检验和双侧检验

单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。

假设检验的结论不能绝对化

不能拒绝H0，有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误

正确理解P值与差别有无统计学意义

P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同

假设检验和可信区间的关系

结论具有一致性

差异：提供的信息不同

区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率