Valeur se trouvant dans la table de la distribution d'échantillonnage du t de Student. Le t critique est la valeur minimale nécessaire au rejet de l'hypothèse nulle d'une absence de différence entre deux moyennes de groupes. Précisément, dans le cas d'une absence de différence (sous l'hypothèse nulle), si l'on devait répéter l'expérience de sélection de l'échantillon 100 fois, 95% des échantillons auraient des t compris entre 0 et la valeur critique au seuil de signification 0,05; 99% des échantillons auraient des t compris entre 0 et la valeur critique au seuil de signification 0,01, etc. La valeur critique est une sorte de constante qui dépend de deux paramètres: le seuil de signification et le nombre de degrés de libertés.

Une forme de proportion exprimée par rapport à un nombre constant : 100 (taux de chômage par rapport à 100 travailleurs potentiels), 1000 (taux de natalité par rapport à 1000 habitants), 100000 (taux de suicide par rapport à 100000 habitants), etc. 

Dans le cas du test t, c'est un test utilisé lorsque qu’on s’intéresse seulement à la différence entre deux moyennes de moyennes, sans se préoccuper de savoir laquelle des deux est plus grande ou petite que l'autre. On l'appelle aussi test bidirectionnel. Un test bilatéral considère les deux côtés de la distribution d’échantillonnage. Il est plus exigeant en termes de rejet de l'hypothèse nulle et demeure donc plus souvent utilisé que le test unilatéral.

Le test d’hypothèse consiste à formuler une hypothèse de recherche concernant une population et à chercher de valider, tester ce paramètre supposé de la population à l'aide d'une statistique de l'échantillon.

Test d'hypothèse utilisé lorsqu'on veut analyser une relation entre une variable indépendante qualitative dichotomique et une variable dépendante quantitative. L'enjeu est de savoir si une différence entre deux moyennes est statistiquement significative ou non dans la population dont est issu l'échantillon étudié.

Dans le cas du test t, c'est un test utilisé lorsque que la direction de la différence entre deux moyennes de moyennes est prédite. On se préoccupe de savoir laquelle des deux moyennes est plus grande (test unilatéral supérieur) ou plus petite (test unilatéral inférieur). Le test unilatéral est aussi appelé test unidirectionnel puisqu'il considère un seul côté de la distribution d’échantillonnage. Contrairement au test bilatéral, le test unilatéral est moins exigeant en termes de rejet de l'hypothèse nulle et demeure donc moins souvent utilisé.

Il postule que la distribution d’échantillonnage, issue d’échantillons aléatoires de grande taille, 1) suit un modèle normal prédictible, 2) que sa moyenne s'apparente au paramètre de la population, 3) et que son écart-type est égal à l'écart-type de la population relativisé par la taille de l'échantillon.