Студентов т-тест , у статистика , метод испитивања хипотезе о средњем малом узорак извучено из а нормално дистрибуира становништва када становништво стандардна девијација је непознат.
1908. године Виллиам Сеали Госсет, Енглез, издавач под псеудонимом Студент, развио је т -тест и т дистрибуција. (Госсет је радио у Гуиннессовој пивари Дублин и открио да постојеће статистичке технике које користе велике узорке нису биле корисне за мале величине узорка са којима се он сусрео у свом раду.) Тхе т дистрибуција је породица кривих у којој број степени слободе (број независних посматрања у узорку минус један) специфицира одређену криву. Како се величина узорка (а тиме и степени слободе) повећава, т дистрибуција се приближава облику звона стандарда нормална расподела . У пракси се за тестове који укључују средњу вредност узорка већег од 30 обично примењује нормална расподела.
Уобичајено је прво формулисати нулту хипотезу која каже да не постоји ефективна разлика између посматране средње вредности узорка и претпостављене или наведене популације - тј. Да је свака измерена разлика само случајност. У пољопривредној студији, на пример, нула хипотеза може бити да примена ђубрива није имала ефекта на принос усева, а извео би се експеримент да се испита да ли је повећао жетву. Генерално, а т -тест може бити или двострани (такође назван двострани), наводећи једноставно да средства нису еквивалентна, или једностран, наводећи да ли је посматрана средња већа или мања од претпостављене средње вредности. Статистика теста т затим се израчунава. Ако посматрано т -статистичка је екстремнија од критичне вредности одређене одговарајућом референтном расподелом, нулта хипотеза се одбацује. Одговарајућа референтна дистрибуција за т -статистички је т дистрибуција. Критична вредност зависи од нивоа значајности теста (вероватноћа погрешног одбијања нулте хипотезе).
На пример, претпоставимо да истраживач жели да тестира хипотезу да је узорак величине н = 25 са средњом вредношћу= 79 и стандардна девијација с = 10 је насумично извучено из популације са средњим μ = 75 и непознатом стандардном девијацијом. Користећи формулу за т -статистички, 
израчунати т једнако је 2. За двострани тест на заједничком нивоу значајности α = 0,05, критичне вредности из т расподела на 24 степена слободе је −2.064 и 2.064. Израчунато т не прелази ове вредности, па се стога нулта хипотеза не може одбити са 95 процента поузданости. (Ниво поузданости је 1 - α.)
Друга примена т дистрибуција тестира хипотезу да два независна случајна узорка имају исту средњу вредност. Тхе т дистрибуција се такође може користити за конструисање интервала поверења за истинску средину популације (прва примена) или за разлику између два узорка средњих вредности (друга примена). Такође видети процена интервала.
