一、指代不同
1、t检验：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。
2、Z检验：是用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。
二、步骤不同
1、t检验：建立假设、确定检验水准α，计算检验统计量，查相应界值表，确定P值，下结论。
2、Z检验：建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
三、特点不同
1、t检验：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
2、Z检验：是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。在国内也被称作u检验。
参考资料来源：百度百科-t检验
参考资料来源：百度百科-z检验
总体标准差已知时，采用Z检验；
总体标准差未知时，但n较大（n>50）或虽n较小，但样本来自正态分布时，采用t检验；
一般情况下，对于大样本，两个均数的比较可以用Z检验，也可以用t检验，二者结果接近；而对于小样本，两个均数的比较应该用t检验而不应该用Z检验，因后者会把P值估计得过小以至于把原来可能无统计学意义的资料解释为有统计学意义。
Z检验一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法，比较两个平均数的差异是否显著。
t检验主要用于样本含量较小，t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
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