日常生活中，我們常常需要比較兩種數據的差別。例如，我們想比較 A 分店與 B 分店的銷售額，又或者在食品生產過程中，我們想比較不同日子生產的貨品，重量到底有沒有差別。近年來，機器學習的流行，令不少人也想找出，更改參數到底令系統有多少實際進步。
一般來講，不採用任何統計學的方法的話，我們可以用平均值來判斷。但採用這種方法，我們難以界定兩組數據，是否「有明顯差別」。特別是當兩組數據的方差不一，但平均值相同的時候，我們很容易下錯判斷，誤以為兩者完全相同（反之亦然）。所以，T 檢定可以運用統計學的原理，幫助我們系統化地檢驗兩個平均值是否真的相等。
例如在以下圖片中，有兩組不同數據，到底他們相差多少？若果 Factor Level 2 的方差再大一點，大得把 Factor Level 1 的平均值也包含在它的 Bell Curve 之內的話，這樣算不算「沒有明顯差別」？ T 檢定正是針對以上的問題，提出一個系統化的解法。
條件
要使用 t-Test，首要條件必須是兩組數據都屬於常態分布 (two datasets are normally distributed)。而且，實驗必須以隨機順序方式 (randomized sequencing) 進行，否則結果將不準確，可能會有偏差 (bias)。
假定
原假定 (Null Hypothesis, H0) 是指「預期中的情況」，也就是兩個平均值一樣 ( μ1 = μ2 )
替代假定 (Alternative Hypothesis Ha) 是指「不在預料之中的情況」，有三種可能：
- μ1 > μ2（其中一種 two sided alternative hypothesis）
- μ1 < μ2（另一種 two sided alternative hypothesis）
- μ1 != μ2 (one sided alternative hypothesis)
要判斷兩者是否相等，需使用以下的標準：
- P(Type I Error) = P(reject H0 | H0 is true) （也稱作 α 或 significance level）
這是指「當 H0 是真實的情況下，你錯誤地否認 H0 的機會率」。當這個數字越高，反映著 H0 是真實的機率其實很高，或者你錯誤地否認 H0 的機率很高。相反，這個數字越低，代表 H0 很可能不是真實，或者你否認 H0 的決定並沒有錯。 - P(Type II Error) = P(failed to reject H0 | H0 is false) （也稱作 β 或 1-Power）
這是指「當 H0 是錯的情況下，你沒有否認 H0 的機會率」。當這個數字越高，反映著 H0 根本就是錯的機率很好，或者你沒有正確否認 H0 的機率很好。相反，這個數字越低，反映 H0 是錯的可能性很低，或者你做錯判斷的可能性很低。基本上來講，β 越低，反映整個研究的誤差（也就是誤判的機率）很低。 - Power = 1 - β
Power 越高，反映研究的誤差越低（也就是研究越 Powerful）。相反，越低代表誤差越大，可靠度越低。
T 檢定有兩種：
第一種屬於 Pooled Test，是指研究數據並沒有分任何指定對象，每次都是隨機從彩池（所以就叫 Pool）中抽出來的數據，這種情況應用以下公式：
第二種屬於 Paired Test，是指研究數據有分指定對象，兩組數據均由同一批人中抽取出來。這種測試特別對於減肥實驗、酒精測試等實驗十分重要：因為每個人的體質均有差別，使用 Paired 的方法可以有效減少不必要的外在因素。這種情況可用以下公式：
不理解公式原理亦無傷大雅，只需知道以上公式，主要是由 CLT 中推演出來即可。
判定是否相等
假設 Significance Level (α) 設定為 0.05，這是指「只要 H0 真實／我判錯的機會率低於 5%，我將會判定 H0 為可信」。首先，我們使用以上公式找出 t0，然後根據 t0 及 DOF，查找 t distribution table 後，我們得出 p-Value。這個 p-Value 將會與 α 作比較：
- 若 p-Value 大於 α，我們將斷定 H0 為不能否認，也就是承認 μ1 = μ2，兩組數據相等。
- 若 p-Value 少於或等於 α，我們將否認 H0，採納 Ha。
- 若果情況為 Two-sided Test， α 需要除二，代表兩邊共享 α 的 5%，也就是每邊 2.5%。
知道以上基本概念，我們可以將所有數式交由電腦計算。主流而言，R/MATLAB/Python/SPSS 均有支援，但以 SPSS 圖形化界面的教學最多，其次是 MATLAB 的文檔最仔細。是次以 MATLAB 的文檔作示範，我們可以用 Two-sample T-Test (ttest2) 函數庫來進行計算：
首先，預備兩組資料：
load examgrades
x = grades(:,1);
y = grades(:,2);
執行 ttest2 算出 μ1 (from x) 與 μ2 (from y) 是否相等：
[h,p,ci,stats] = ttest2(x,y)
當中，h=0 指在默認 α=0.05 下，不能否認 Null hypothesis。
小結
使用 Two Sample t-Test 可以有系統地分辨兩組數據的相似度，所以，對於機器學習訓練等研究來講，特別有用。因為要評測神經網絡的性能，不能單看準確度，更要看當參數改變後，兩個結果有沒有顯著進步和差別，繼而找出最有影響力的參數，加以調整。
