t检验和z检验之间的主要区别为：

1、定义不同：t检验的样本含量较小，总体标准差未知；z检验的样本含量较大，服从标准正态分布；

2、应用范围不同：t检验的应用比z检验更广泛。当样本总体符合z分布时，取部分小样本也符合t分布；当样本总体符合t分布时，扩大样本量，数据将逐渐符合z分布。

单侧检验与双侧检验

区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。

一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。