T检验的前提是服从正态分布，跟下面所说一样，大样本是可以的，一般大于30就算大样本。补充：一般来说，如果两列数据每列数字的个数超过30个，可以默认其均值服从正态分布，直接用t配对检验。

单因素方差分析的前提是符合正态性，如果数据不符合正态性，可以将原数据进行转换，比如开根号，倒数，ln，log等，如果这样转换后还是不符合正态分布，那需要进行非参数检验。

扩展资料：

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。

μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。

σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。

参考资料来源：百度百科-正态分布

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文章来源：天狐定制

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