T检验是一种 用于比较两个样本均值是否存在显著差异的假设检验方法。它的原理是利用样本数据计算出两个样本的均值差和标准误差，然后根据这些数据计算出t值，最后通过与临界值进行比较来判断两个样本均值是否存在显著差异。

具体来说，T检验可以分为单样本检验和双样本检验：

单样本检验：

用于检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。

双样本检验：

用于比较两个正态分布的总体的均值是否相同。在这种情况下，通常需要满足两个总体的方差相等，这种T检验被称为学生t检验；如果方差不相等，有时被称为Welch检验。

T检验的意义在于它可以帮助我们确定两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。如果t值大于临界值，则说明两个样本均值之间存在显著差异；反之，则说明两个样本均值之间不存在显著差异。

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的；但如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

在实际应用中，T检验常用于各种科学实验和数据分析中，例如医学研究、社会科学研究、经济学研究等，以帮助研究者判断其研究结果是否具有统计显著性。