Założenia testu t-Studenta - opis

1) rozkład wyników zmiennej zależnej w każdej z analizowanych grup jest zbliżony do rozkładu normalnego. 

Jednakże test ten jest dość odporny na złamanie tego założenia i w praktyce, niektórzy analitycy w przypadku "małych odstępstw" nie biorą złamanie tego założenia pod uwagę. W celu sprawdzenia, czy wyniki mają rozkład normalny można zastosować test Kołmogorowa-Smirnowa bądź test Shapiro-Wilka

 

2) porównywane grupy mają podobną liczebność (ilość badanych osób) 
 

Aby dokładnie sprawdzić, czy grupy są równoliczne (podobna liczebność) przeprowadza się test chi-kwadrat zgodności. Jednakże badacze, w szczególności nauk społecznych przyjmują, że gdy jedna z grup nie przekracza liczebnością drugiej dwukrotnie, to można przyjąć, że grupy są równoliczne. Założenie to oczywiście ma zastosowanie dla testu t-Studenta dla prób niezależnych
 

3) wariancje w porównywanych grupach są do siebie podobne - homogeniczność wariancji
 

Aby sprawdzić te założenie stosuje się dodatkowy test, przykładowo test Levene'a. W przypadku złamanego założenia o homogeniczności wariancji stosowana jest korekta liczby stopni swobody dla testu t-Studenta - 4) zmienna zależna powinna być mierzona na skali ilościowej
 

Testy t-Studenta należą do testów parametrycznych a co za tym idzie opierają się na obliczaniu wartości średniej i odchylenia standardowego. W przypadku zmiennych mierzonych na skali porządkowej czy nominalnej nie możliwe jest obliczenie tych wartości, a co za tym idzie test t-Studenta nie powinien być stosowany. W takim przypadku najczęściej stosuje się nieparametryczny odpowiednik dla testu t-Studenta - test U Manna-Whitneya.