在均值置信区间计算时，如果总体标准差未知时，要用到t分布统计量，假设设检验时常用的工具有单样t，双样本t也要用运用到t分布原理，但很多初学者对t分布确很迷糊，感觉很抽象不好理解。其实t分布也是标准正态分布的一种抽样分布。

在概率论和统计学中，t-分布（Student's t-distribution）经常应用在对呈正态分布的总体的均值进行估计。它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t测定的基础。t检定改进了Z检定（en:Z-test），不论样本数量大或小皆可应用。在样本数量大（超过120等）时，可以应用Z检定，但Z检定用在小的样本会产生很大的误差，因此样本很小的情况下得改用学生t检定。 当母群体的标准差是未知的但却又需要估计时，我们可以运用学生t-分布

学生t-分布可简称为t分布。其推导由戈塞特于1908年首先发表，当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作。因为不能以他本人的名义发表，所以论文使用了学生（Student）这一笔名。之后t检验以及相关理论经由罗纳德·费雪的工作发扬光大，而正是他将此分布称为学生分布。

由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，统计量t 值的分布称为t分布。T分布在近代统计学中具有里程碑的意义，运用非常广泛，所有大家一定要真正理解t分布的意义所在，才能更好的掌握假设检验等工具的使用，真正做到知其然还知其所以然。