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），体标准差σ未知的正态分布资料。
T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与Z检验、卡方检验并列。
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，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于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）。实际上，戈斯特的真实身份不只是其它统计学家不知道，连其老板也不知道。
T检验分为单体检验和双体检验。单体t检验时检验一个样本平均数与一个已知的体平均数的差异是否显著。当体分布是正态分布，如体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与体平均数的离差统计量呈t分布。
单体t检验统计量为：
双体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的体的差异是否显著。双体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。
独立样本t检验统计量为：
S1 和 S2 为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。（上面的公式是1/n1 + 1/n2 不是减！）
配对样本t检验统计量为：
t检验的适用条件
(1) 已知一个体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；
(3) 样本来自正态或近似正态体。
t检验步骤
以单体t检验为例说明:
问题：畸形儿出生体重n=35， X拔=3.42，S =0.40，一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问相同否？
解：1.建立假设、确定检验水准α
H0：μ = μ0 （无效假设，null hypothesis）
H1：μ ≠ μ0（备择假设alternative hypothesis，）
双侧检验，检验水准:α=0.05
