目的：判断不同的处理是否有差别
计算公式及意义：
t 统计量：
自由度：v=对子数-1
适用条件：配对资料
1、建立虚无假设H0:μ1 = μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异；
2、计算统计量T值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法；
1）如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度，其统计量T值的计算公式为：
2）如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量T值的计算公式为：
3、根据自由度df=n-1，查T值表，找出规定的T理论值并进行比较。理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为T(df)0.01和T(df)0.05
4、比较计算得到的t值和理论T值，推断发生的概率，依据下表给出的T值与差异显著性关系表作出判断。
| T值与差异显著性关系表 | ||
|---|---|---|
| T | P值 | 差异显著程度 |
| 差异非常显著 | ||
| 差异显著 | ||
| T < T(df)0.05 | P > 0.05 | 差异不显著 |
5、根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
例如，T检验可用于比较药物治疗组与安慰剂治疗组病人的测量差别。理论上，即使样本量很小时，也可以进行T检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，只好使用非参数检验代替T检验进行两组间均值的比较。
T检验中的P值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧T检验概率。
1、数据的排列
为了进行独立样本T检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男女）与一个因变量（如测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用T检验比较下列男、女儿童身高的均值。
| 性别 | 身高 | |
|---|---|---|
| 对象1 对象2 对象3 对象4 对象5 | 男性 男性 男性 女性 女性 | 111 110 109 102 104 |
| 男性身高均数 = 110 女性身高均数 = 103 |
2、T检验图
在T检验中用箱式图可以直观地看出均值与方差的比较，见下图：
这些图示能够很快地估计并且直观地表现出分组变量与因变量关联的强度。
3、多组间的比较
科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时）。
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。
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
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