概念區別：T檢驗，亦稱student t檢驗（Student"s t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。Z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的機率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。

區別一：z檢驗適用於變數符合z分佈的情況，而t檢驗適用於變數符合t分佈的情況；

區別二：t分佈是z分佈的小樣本分佈，即當總體符合z分佈時，從總體中抽取的小樣本符合t分佈，而對於符合t分佈的變數，當樣本量增大時，變數資料逐漸向z分佈趨近；

區別三：z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法，但t分佈逐漸逼近z分佈的特點，t檢驗的運用要比z檢驗更廣泛，因為大小樣本時都可以用t檢驗，而小樣本時z檢驗不適用。SPSS裡面只有t檢驗，沒有z檢驗的功能模組。

注意：

①t檢驗是對各回歸係數的顯著性所進行的檢驗，t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分佈的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分佈的總體的期望是否相等） 未知，一般檢驗用t檢驗。

②z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的機率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。當已知標準差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用z檢驗。