已知樣本的標準差和平均值，可以求出t值。P值是指由H0成立時的檢驗統計量出現在由樣本計算出來的檢驗統計量的末端或更末端處的機率值。透過查t界值表，得到P值的範圍。

t檢驗是用於兩個樣本（或樣本與群體）平均值差異程度的檢驗方法。它是用t分佈理論來推斷差異發生的機率，從而判定兩個平均數的差異是否顯著。分以下三種情況：

1、單個樣本與總體均數的比較

單樣本t檢驗用於比較樣本資料與一個特定數值之間是否的差異情況。

2、配對設計的t檢驗

研究的是差值均數（樣本均數）與理論上的差值總體均數的比較。(首先計算出各對差值d的均數。當兩種處理結果無差別或某種處理不起作用時，理論上差值d的總體均數μd=0。可將配對設計資料的假設檢驗視為樣本均數與總體均數μd=0的比較。

其中 d是差值的樣本均值，s是差值的樣本標準差。

3、兩個獨立樣本均數的比較

計算公式如下圖所示，其中 x1和 x2 分別是兩組樣本的樣本均值， n1 和 n2 分別是兩組樣本的大小，s1 和 s2 分別是兩組樣本的樣本標準差。

擴充套件資料：

1、t檢驗的適用條件為樣本分佈符合正態分佈。(t檢驗的應用條件：

當樣本例數較小時，要求樣本取自正態總體；

做兩樣本均數比較時，還要求兩樣本的總體方差相(等。

2、 t檢驗有多種型別，可以分為只有一組樣本的t檢驗和有兩組樣本的t檢驗。

（1）單樣本t檢驗用於檢驗樣本的分佈期望是否等於某個值。

（2）雙樣本t檢驗用於檢驗兩組樣本的分佈期望是否相等，又分為配對t檢驗和非配對t檢驗。

配對t檢驗的兩組樣本資料是一一對應的，而非配對t檢驗的兩組資料則是獨立的。比如藥物實驗中，配對t檢驗適用於觀察同一組人服用藥物之前和之後，非配對t檢驗適用於一組服用藥物而一組不服用藥物。

參考資料：