t检验（t-test）是统计学中常用于比较两个样本均值差异是否显著的一种方法。它有不同的形式，包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。t检验的应用条件通常包括以下几点：
1. 数据类型
数据是连续变量，如身高、体重、血压等测量值。
2. 数据的独立性
独立样本t检验要求每个组中的观测值是相互独立的，即一个组的测量值不应影响另一个组的测量值。
配对样本t检验则用于成对数据，如前后测量的同一个对象。
3. 数据的分布
数据需要符合正态分布，这是t检验的一个重要前提条件。如果样本量较大（通常大于30），根据中心极限定理，可以放松对正态分布的要求。
4. 方差齐性
对于独立样本t检验，假定两个样本的方差是相等的（方差齐性假设）。如果方差不等，可以使用Welch’s t检验来调整这个条件。
5. 样本量
t检验通常适用于小样本（n < 30）。如果样本量较大，可以考虑使用z检验，因为大样本下t分布趋近于正态分布。
6. 检验目的
t检验用于比较两个均值是否存在显著差异。具体来说：
单样本t检验：用于检测一个样本的均值是否与某个已知的总体均值有显著差异。
独立样本t检验：用于比较两个独立样本之间的均值差异。
配对样本t检验：用于比较同一对象在不同条件下的均值差异（如治疗前后）。
满足这些条件时，t检验可以有效用于评估均值差异的统计显著性。如果不满足，可以考虑其他非参数检验如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon符号秩检验。
