第一个，也是最基础的，得是数据独立。这字儿瞧着简单，可多少人栽在这上头！啥叫独立？直白点说，就是一个样本点的数据，不能影响到另一个样本点。或者，同一组里的不同数据，他们之间没有啥内在的、系统性的关联。你测了一批人的血压，每个人都是独立的个体，他们的血压理论上是独立的。可你要是测同一个人的左右手血压，那肯定就不独立啊，左手高右手低的几率比两个随机陌生人之间高多了。再或者，你在同一个家庭里抽好几个样本，他们共享很多环境因素，数据之间能没点猫腻？肯定有！再常见的就是时间序列数据，今天的天气肯定跟昨天的有关系，这就不独立。要是你的数据不独立，尤其是那种重复测量啊、配对数据啊（比如治疗前后），或者有啥层级结构（学校里的学生，公司里的部门），你还硬用独立样本t检验去怼，那结果嘛……等着看笑话吧。别嫌我话说得重，这是常识！独立性是t检验，不光t检验，好多统计方法的基石。

然后呢，就是正态性。哎呀，这正态分布，就是那个钟形曲线，完美、对称，中间高两头低。t检验，尤其是小样本时候的t检验，它骨子里就有点“迷恋”这玩意儿。它假定你的数据，或者更准确地说，你的样本均值的抽样分布是正态的。大样本的时候（通常说样本量大于30或者更多，这数字也不是死的，看具体情况），中心极限定理还能帮你兜兜底，就算原始数据不是那么正态，样本均值的分布也趋向正态。可样本量小呢？就十来个数据点，七扭八歪的，离正态差着十万八千里，你还硬要用t检验？出来的P值，可能就像算命先生的卦象一样，全凭你信不信。当然，正态性检验方法不少，K-S检验、Shapiro-Wilk检验啥的，但它们也有局限。重点是看数据的分布形态，画个直方图、Q-Q图看看，肉眼感受一下。别太死磕P值，更重要的是理解数据长啥样。数据偏得厉害，或者有明显的多峰，那t检验就得小心了，可能得考虑非参数检验或者数据变换。

再来，针对独立样本t检验（注意，不是配对样本），还有一个条件：方差齐性。啥意思？就是你比较的那两组数据，它们的离散程度、波动范围，得差不多。不能说一组数据紧紧地抱成一团，另一组数据散得跟天女散花似的。方差差异太大，t检验里头那个算标准误的公式就不太对劲了。就好比你要比较两个班的身高平均值，结果一个班是幼儿园小朋友，另一个班是高中生，虽然我这个例子里身高平均值肯定差很多，但你想想，高中生身高的波动肯定比幼儿园小朋友大得多吧？方差就不齐。硬套进去，容易得出假阳性或者假阴性。当然，我知道有Welch's t-test这玩意儿，它就是专门来对付方差不齐的，挺好用。但标准的独立样本t检验，还是得要求方差齐性。Levin's test是常用的方差齐性检验方法，看看它的P值，大于0.05通常就认为方差齐。但同样，样本量、分布形态都会影响方差检验的结果，也不能完全唯P值论，看看各组数据的标准差或者方差，直观感受一下也很重要。

瞧瞧，就这三板斧：独立性、正态性、方差齐性（后两个主要针对独立样本）。听着不复杂吧？可实际操作中，有多少人为了得出自己想要的P值，就对这些条件视而不见？数据不独立？“哎呀，差不多的啦。”数据歪得像方便面？“样本量也不算太小嘛。”方差差了好几倍？“啊？还有这个条件？”这态度要不得！数据分析，讲究的就是一个“实事求是”。你的数据有没有达到这些条件，决定了你能不能用t检验这个工具。用对了，事半功倍；用错了，南辕北辙。

话说回来，统计这东西也不是黑白分明。实际中完美符合所有条件的数据少之又少。那是不是就不用t检验了？也不是。统计方法都有一定的鲁棒性，就是说，对某些条件的轻微违反，可能影响不大。比如样本量足够大时，t检验对正态性的要求就没那么严苛。但“轻微”是多轻微？“足够大”是多大？这就需要经验判断，需要你对自己的数据有感觉。如果数据偏离条件太远，比如严重非正态、方差巨大差异，或者明显不独立，那就别硬来了。换个非参数检验，比如Mann-Whitney U检验（对应独立样本t检验），或者Wilcoxon符号秩检验（对应配对样本t检验），它们不要求数据服从特定分布，对异常值也没那么敏感。虽然非参数检验的“效力”（power）可能比t检验稍微低一些，但在条件不满足时，它们得出的结论往往更可靠，更诚实。

所以，别把t检验的应用条件当成束缚你的绳索，它更像是一个“体检报告”。看看你的数据健不健康，适不适合做这项“运动”。了解这些条件，不是为了刁难你，而是为了帮你做出更明智的分析决策，让你的研究结果，真真正正地站得住脚。这才是做数据分析应有的态度，不是吗？别敷衍，别侥幸。认真对待每一个前提，你的分析才不会变成空中楼阁。