统计量t是一种比较常用的统计量，常用于数据分析、假设检验以及回归分析等领域。它通常表示为t值，是对总体参数假设做出的推断，用以评估样本统计数据的重要程度和显著性。通俗来说，统计量t就是样本均值与总体均值之间的比较。如果两者之间的差异较大，t值就较大，反之就较小。
确定统计量t的值需要用到分布表和计算公式。在进行计算之前，还需要先确定样本大小、总体均值、样本标准差以及显著性水平等参数。计算过程中，首先必须计算出标准误差，即样本均值与总体均值之间的差异，并将其除以样本标准差。然后将该值与自由度（样本容量减一）带入分布表中，即可得到统计量t的值。
统计量t的结果一般用于判断样本与总体是否具有显著性差异。通常，如果t值接近于0，说明样本均值与总体均值相似，不存在显著差异；如果t值越大，表明样本与总体之间的差异也越大，就越容易拒绝原假设，认为样本与总体有显著差异。在分析t值的同时，还需要比较显著性水平是否低于给定水平，例如p值小于0.05，则可以认为样本与总体之间存在显著差异。因此，人们经常在数据分析和决策中使用统计量t进行参数假设检验。