t检验（ttest）是一种统计假设检验方法，用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。它由威廉·戈塞特（WilliamGosset）于1908年提出，并以笔名“Student”发表，因此也称为Student'st检验。t检验的核心思想是通过计算t统计量来评估两组数据的均值差异是否具有统计学意义。t统计量的计算基于样本均值、样本标准差和样本量。根据研究设计和数据特点，t检验主要分为三种类型：1.独立样本t检验（IndependentSamplesttest）：用于比较两组独立样本的均值差异，例如比较男性和女性的平均身高。2.配对样本t检验（PairedSamplesttest）：用于比较同一组受试者在两种不同条件下的均值差异，例如比较患者治疗前后的血压变化。3.单样本t检验（OneSamplettest）：用于比较单个样本的均值与已知总体均值是否存在显著差异，例如比较某班级的平均成绩与全国平均成绩。t检验的前提假设包括数据近似正态分布、方差齐性（独立样本t检验要求）以及观测值独立。当样本量较大时（通常n>30），t检验对正态性假设的要求会放宽。t检验的结果通常以p值呈现，p值小于显著性水平（如0.05）时，拒绝原假设，认为两组均值存在显著差异。t检验广泛应用于医学、心理学、经济学等领域，是统计分析中最常用的方法之一。
