A principal ideia por trás do teste t é que ele segue a distribuição t. Para que isso seja válido, algumas suposições importantes são feitas:

1. Homogeneidade de variância. As variâncias dos dois grupos comparados devem ser aproximadamente iguais;

2. Normalidade. Ambas as amostras devem seguir aproximadamente uma distribuição Normal;

3. Independência. As amostras precisam ser independentes, o que implica que os valores de um grupo não devem ser influenciados pelos do outro grupo.

É importante observar que o teste t pode produzir resultados imprecisos se essas suposições não forem atendidas.

Existem diferentes tipos de teste t que lidam com violações de algumas dessas suposições:

• Se as variâncias forem diferentes, pode-se utilizar o teste t de Welch. A ideia é a mesma. A única diferença está nos graus de liberdade. Executar o teste t de Welch em vez do teste t comum no Python é tão simples quanto definir equal_var=False;

• Se as amostras não forem independentes (por exemplo, se você deseja comparar as médias do mesmo grupo em diferentes períodos de tempo), pode-se utilizar o teste t pareado. O teste t pareado será abordado em um capítulo posterior.