T檢驗，也稱爲學生T檢驗(Student's t-test)，主要用於比較數據樣本之間是否存在顯著性差異。具體來說，T檢驗適用於以下情況：
樣本含量較小：通常指樣本數量小於30的情況。
總體標準差未知：當總體標準差未知時，可以使用T檢驗。
數據呈正態分佈：T檢驗假設數據呈正態分佈，如果數據不符合正態分佈，可能需要使用其他方法，如非參數檢驗。
T檢驗分爲以下幾種類型：
獨立樣本T檢驗：用於比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異。例如，比較兩組人的平均身高是否相等。
配對樣本T檢驗：用於比較配對樣本之間的差異是否顯著，例如比較同一組人在接受某種治療前後的變化。
單樣本T檢驗：用於判斷一箇樣本的均值與已知的總體均值是否存在顯著差異。
在使用T檢驗時，需要確保觀測值相互獨立，並且觀測變量接近正態分佈。如果數據不符合這些條件，可能需要使用其他統計方法，如F檢驗或方差分析(ANOVA)，或者在進行T檢驗前對數據進行適當的轉換或調整。