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表内的数值是与不同的p值和df值相对应的t值，是根据t分布函数计算得到的，它随df及概率不同而变化。
例如df=20，双侧概率为0.05时，t值为2.086，记为t0.052=2.086，意思是在t值小于-2.086以下的概率与t值大于2.086以上的概率之和为0.05，即两尾端的面积和与总面积之比率为0.05，见图6-11。
上例的单侧概率就记为t0.025=2.086。
同样的自由度若概率为0.01时，双侧概率为t0.012=2.845，单侧概率就记为t0.01=2.528。
若自由度为30时，t0.012=2.750，虽然与自由度为20时相差很小，但说明t值是随自由度的变化而变化的。
粗略观察一下t表，发现在自由度确定的情况下，t值越大，p值就越小。
通常使用这个表有两种情况：一种是已知自由度和概率值查t值，另一种是已知自由度和t值查相应的概率值。
有时所查t值，不一定恰恰与某概率的t值相等，这时可取近似的概率值，或用直线内插法计算其精确值。
从t值表可查得自由度df=30的情况下，在0.05概率时，t=2.042，而正态表相同概率时Z=1.96，二者相差甚微，当df→∞时，t值表所列不同概率下的t值与正态表相应概率下的Z值完全相同。
故可知当n→∞时，t分布的极限为正态分布。
（三）样本平均数的分布
1.总体分布为正态，方差（σ2）未知时，样本平均数的分布为t分布。
从一个正态分布的总体中，每次抽取容量为n的样本，计算平均值，由于总体方差未知，这时，样本平均数的分布不是正态分布而是t分布，t分布的形式随样本容量n的变化而变化。
无限多个样本平均数的平均数就是总体平均数μ，而平均数分布的标准差（也称标准误）与样本本身的标准差有下述关系：
总体分布为正态而总体方差未知这种情况，在心理和教育的研究中出现较多，因而t分布的应用比较多。
2.当总体分布为非正态而其方差又未知时，若满足n＞30这一条件，样本平均数的分布近似为t分布。
据前述，当分布的自由度为30时，t分布与正态分布十分接近，故此时样本平均数的分布可视为渐近正态分布。
这就是说，当n＞30时，应用正态表计算概率（近似值）或应用t分布表计算概率（较精确值）都可以。
因为总体方差未知，其标准误的计算，可用样本方差作为总体方差的估计值。
其公式如6-11式。
除样本平均数的分布在一定条件下遵从t分布外，σ未知时两样本平均数之差的分布、样本相关系数的分布、回归系数的分布在一定条件下也遵从t分布。
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