T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，（－－这个太不全面了，这是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 希望对你有所帮助
1、N值是Numbers，样本含量。
2、M值是Mean，算数平均值。
算术平均数（ arithmetic mean），又称均值，是统计学中最基本、最常用的一种平均指标，分为简单算术平均数、加权算术平均数。它主要适用于数值型数据，不适用于品质数据。根据表现形式的不同，算术平均数有不同的计算形式和计算公式。
算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（特殊在各项的权重相等）。在实际问题中，当各项权重不相等时，计算平均数时就要采用加权平均数；当各项权相等时，计算平均数就要采用算术平均数。
3、SD值是standard error of the mean，标准差，是描述一组变量离散分布的统计量。
标准差（Standard Deviation） ，是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。
标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
标准差的应用：
标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：
为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
飞秒检测发现从严格意义上说，应该是原始数据的统计结果，但是在得到这些值之前，可以预先用t检验等方法排除不可信的值，余下的再进行统计计算
平均数差异检验就是通过两个样本平均数之间差异来检验各自代表的两个总体之间的差异。
两个总体都是正态分布，两个总体方差都已知，用Z检验
两个总体都是正态分布，两个总体方差都未知，用t检验
两个总体为非正态分布，样本容量>=30，用Z'检验（近似Z检验）
两个总体为非正态分布，样本容量<30，独立样本用秩和检验法或中数检验法，相关样本用符号检验法或者符号等级检验法。
三个或者三个以上样本的平均数差异检验用方差分析。
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参考资料：《毕业论文查重流程》
