在科研论文中，尤其是涉及两组样本均值比较时，t 检验是一种常用的统计方法，而 t 值则是该方法的核心计算结果。本文将详细介绍 t 值的计算公式、适用条件以及实际计算步骤，帮助你在论文数据处理中正确应用。
t 值是用来衡量样本均值与总体均值（或两样本均值之间）差异程度的统计量。它考虑了样本大小与样本标准差的影响，从而判断这种差异是否具有统计学意义。
根据数据类型和检验方式的不同，t 值的计算公式也有所区别：
用于比较样本均值与已知总体均值：
t = (x̄ - μ) / (s / √n)x̄：样本均值μ：总体均值s：样本标准差n：样本容量用于比较两个独立样本的均值：
t = (x̄₁ - x̄₂) / √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂)x̄₁, x̄₂：两样本均值s₁², s₂²：两样本方差n₁, n₂：两样本容量用于比较同一组对象在两种条件下的测量值：
t = d̄ / (s_d / √n)d̄：差值的均值s_d：差值的标准差n：配对数目假设某研究测量了 10 名患者的血压变化（配对样本），差值均值为 5 mmHg，差值标准差为 2 mmHg，则：
t = 5 / (2 / √10) ≈ 7.91查表可知，当自由度 df=9 时，t 临界值约为 2.262（双尾 α=0.05）。由于 7.91 > 2.262，差异显著。