【t（检验）】在统计学中，t 检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。它主要用于小样本数据的分析，尤其当总体标准差未知时，t 检验能够提供更为准确的结果。

t 检验的基本思想是通过计算样本均值与假设的总体均值之间的差异，并结合样本的标准差和样本量来判断这种差异是否可能由随机误差引起。如果差异足够大，以至于在原假设成立的情况下出现的概率非常低，那么我们就会拒绝原假设，认为两个样本之间存在显著性差异。

t 检验有多种类型，常见的包括单样本 t 检验、独立样本 t 检验和配对样本 t 检验。单样本 t 检验用于比较一个样本的均值与已知的总体均值是否存在显著差异；独立样本 t 检验则用于比较两个独立组的均值是否有显著差异；而配对样本 t 检验适用于同一组对象在不同条件下的比较，例如实验前后的数据对比。

在进行 t 检验时，首先需要设定原假设（H₀）和备择假设（H₁）。原假设通常表示两组数据没有显著差异，而备择假设则表示存在差异。随后，根据样本数据计算出 t 统计量，并将其与临界值进行比较，或者计算 p 值来判断结果的显著性。

需要注意的是，t 检验的前提条件包括数据的正态分布性和方差齐性。如果这些前提条件不满足，可能需要使用非参数检验方法，如曼-惠特尼 U 检验或 Wilcoxon 符号秩检验。

总之，t 检验作为一种经典的统计工具，在科学研究、医学研究、社会科学等领域有着广泛的应用。合理运用 t 检验可以帮助研究者更准确地理解和解释数据之间的关系，从而得出科学合理的结论。