結(jié)論是，在進行T檢驗時，樣本的方差齊性是重要的，但數(shù)據(jù)必須符合正態(tài)分布這一前提。通常情況下，如果樣本大小超過30，正態(tài)分布的近似性可以接受。然而，如果數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布，我們有幾種應(yīng)對方法。

首先，如果數(shù)據(jù)分布不正態(tài)，可以考慮對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，如取平方根、倒數(shù)或?qū)?shù)等。這些操作可能使數(shù)據(jù)趨向于正態(tài)分布，使得T檢驗得以應(yīng)用。但是，即使經(jīng)過轉(zhuǎn)換，如果數(shù)據(jù)仍然不符合正態(tài)性，就需要考慮使用非參數(shù)檢驗，這是一種不依賴于數(shù)據(jù)分布形狀的統(tǒng)計方法。

正態(tài)分布是一種具有特定屬性的連續(xù)型隨機變量分布，其特征由兩個參數(shù)決定：均值μ和方差σ^2。μ決定了分布的中心位置，離μ越遠的值出現(xiàn)的概率越小，而正態(tài)分布以μ為中心對稱。方差σ^2則衡量數(shù)據(jù)的離散程度，σ越大，分布越分散；反之，分布越集中。

總的來說，進行T檢驗時，正態(tài)分布是關(guān)鍵，但當(dāng)樣本大小足夠且數(shù)據(jù)可適當(dāng)轉(zhuǎn)換時，T檢驗仍可作為有效的工具。然而，如果數(shù)據(jù)的非正態(tài)性無法通過轉(zhuǎn)換解決，就需要尋找其他更為穩(wěn)健的統(tǒng)計方法。