指的是T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。計算：t的檢驗是雙側檢驗，只要T值的絕對值大於臨界值就是不拒絕原假設。P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的機率。

SPSS中獨立樣本T檢驗中結果判斷的方法：首先看levene下，F值對應的sig值，這裡的方差齊性看Levene檢驗的F值對應的sig值，這裡sig值0.002小於0.05，拒絕方差整齊的假設，說明兩獨立樣本來自的總體方差不相等，就是方差不齊性。 則需要看第二行的假設方差不相等對應的t值，及對應的sig值0.002，小於0.05，應拒絕原假設，說明兩組樣本均值存在顯著差異。

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。[1]t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的機率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於1908年在Biometrika上公佈。

詳細的指標說明如下，其中主要關注P值大小。

可以看到兩個分析項的P值均<0.05，說明不同性別群體樣本對於“淘寶客服服務態度”，“淘寶商家服務質量”均呈現出顯著性差異

T檢驗結果分析步驟

第一：分析X與Y之間是否呈現出顯著性(P值小於0.05或0.01)；

第二：如果呈現出顯著性；具體對比平均值大小，描述具體差異所在；

第三：對分析進行總結。