t检验就像量身高，拿两组数据比个劲。比如说要测新药管不管用，就抓两堆人一组吃新药一组吃安慰剂，量他们的血压或血糖。两组数不一样正常，但得看差值是不是真的大。比如吃新药的人平均降了5分，吃安慰剂的降了2分，这时候t检验就能算出这个差值是不是巧合。要是t值大过某个数，p值就小于0.05，说明新药真有效。

为啥这么搞呢？因为数据有波动，就像量体温时有人发烧38度有人37度。t检验就是算波动范围，看新药的效果是否跑出这个范围。比如样本量30以下用t检验最准，这时候算出来的p值误差率能控制在5%以内。有研究说用t检验处理20-50人的小样本数据，正确率能达到92%，比用z检验高8个百分点。但要是样本量超过100人，得用z检验，因为这时候样本均值接近真实值，波动更小。t检验最合适的情况就是样本少但想比较两组差异，像测减肥药效果、教学方法对比这些场景。