独立サンプルのt検定は、2つのサンプルを平均値で比較する統計的方法です。 たとえば、特定の大学の男性と女性のSATスコア、または12歳の男の子と女の子の身長を比較できます。
解釈の単純さ
独立したサンプルのt検定からの出力は、1つのサンプルの平均が他のグループの平均とどの程度異なるかを示します。 各グループの平均と、グループ間の平均差がわかります。 また、この差が統計的に有意であるかどうかも示します。 統計的有意性は、サンプルが抽出された2つの母集団の平均が同じである場合に、このサンプルの差と同じくらい大きな差がどの程度あるかを示す尺度です。
堅牢性
独立したサンプルのt検定は、2つの母集団が正規分布していることを前提としています（ ベル型の曲線）で、同じ分散を持ちます（分散は、分散の程度の尺度です。 配布は）です。 ただし、t検定は最初の仮定の違反に対してかなりロバストであり、分散が等しくない母集団からの2つのサンプルでt検定を使用する方法があります。
データ収集のしやすさ
独立したサンプルのt検定では、必要なデータはごくわずかです。ある量的変数に関する2つのグループのそれぞれの被験者の値だけです。 t検定は、被験者の数が少ない場合でも有効であり、各被験者から1つの値のみが必要です。
計算のしやすさ
最近では、t検定でさえ、ほとんどの場合、コンピューターを使用して実行されます。 しかし、独立サンプルのt検定の式は単純であり、これにより、何が起こっているのかを簡単に理解できます。 これは、統計的なトレーニングをあまり受けていない人にとって特に魅力的です。