t 检验需要一组假设。它假设您的数据是 iid（独立同分布）并且来自正态分布。如果您想比较两组的平均值（并且他们遵循假设），那么可以 - 您可以使用该测试。

作为 JohnK，您可能希望注意是否要假设两个总体的方差相等（并且不做出该假设是一个合理的经验法则）。

在假设下，该检验适用于小样本和大样本（在大样本的情况下将接近 z 检验）。

两样本 t 检验不假设样本量相等。但是，如果你有$2n$观察，它们的最佳分配是分成两组，每组有$n$观察。这是实验设计的一部分；如果您已经有了观察结果，那么您就无法将它们分组。（例如，他们要么得到了冠状病毒奇迹药物，要么得到了安慰剂，但如果你正在设计这项研究，10 名患者的最佳分配将是 5 名治疗受试者和 5 名安慰剂受试者，至少就统计能力而言。 )

双样本 t 检验确实假设两组的方差相等。有一个称为 Welch t 检验的轻微修改，它解释了不等方差。这是 R 中的默认设置，也可以在 Python 中执行。SAS、Stata 和 SPSS 等其他软件应该能够进行 Welch 测试，尽管我从未做过。