心理学においても、多彩な統計学の手法を用いていることは常識的なことである。
しかし、その「ミソ」を明確にイメージできているひとはまずいない。
そこで、ここでは統計的検定、中でも使用頻度の大きい「２つの平均値の差の検定（いわゆるｔ検定）」について、イメージからお話してみたい。
集団Ａと集団Ｂがいずれもある課題について正規分布をするとする。しかし集団Ａの平均が５０点（標準偏差４．５）で、集団Ｂの平均が５５点（標準偏差５．０）だったとする。
ここで集団Ａの平均値と集団Ｂの平均値に有意な差があるかと言う問題に統計的答えを出すためには、これら２つの集団の正規分布曲線を重ねてみて、重複部分の面積が相対的に大きければ「有意差なし」、小さければ「有意差あり」と言うことになる。有意差についてはある程度重複面積が小さければ「５％水準で有意」、さらに小さければ「１％水準で有意」とかになり、マスコミの記事でこうした表現に触れたひとも少なくないだろう（要するに１００回そうして５回ないし１回未満しか起こらない確率と言う意味です）。
イメージで語れば、そのような手続きを取ることによって、集団Ａと集団Ｂの平均値に差があるのかを検討できることは容易にお分かりいただけるであろう。本当に簡便な数式でこれを求めることができるのなら、それが主流となるべきである。
しかし残念ながら、現実にはそのような統計学的手続きが実在するわけではなく、２つの集団の差分から成るもうひとつの正規分布曲線を導き出して、統計的に「有意」なのか否かを判別するのが現在のｔ検定の現実の手続きである。
ここでの目的は、イメージとして統計的検定、分けてもｔ検定を理解してもらうことだったので、これで良しとしよう。