t检验通过时能否定原假设吗

不能。

在统计学中，t检验是一种用于比较两组数据平均数差异性的假设检验方法。在进行t检验时，我们通常会设定两个假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。

原假设（H0）通常是指两组数据的平均数没有差异，即μ1 = μ2；备择假设（H1）则是指两组数据的平均数存在差异，即μ1 ≠ μ2。

在进行t检验时，我们通过计算统计量t值和对应的p值来判断是否拒绝原假设。如果p值小于显著性水平α（通常取0.05），则认为有足够的证据拒绝原假设，接受备择假设，即认为两组数据的平均数存在差异。

然而，即使t检验通过了（p值小于α），我们也不能直接断定原假设错误，因为统计学中的假设检验存在一定的概率误差。具体来说，有以下几点原因：

1. p值阈值的选择：p值是判断是否拒绝原假设的关键指标，通常我们取α=0.05作为阈值。但这并不意味着当p值大于0.05时，原假设就一定正确，或者p值小于0.05时，原假设就一定错误。这只是统计学上的一种约定，实际应用中，p值阈值的选择取决于研究目的和实际需求。

2. 假设检验的假设条件：t检验在应用过程中需要满足一定的假设条件，如样本独立、正态分布等。如果这些条件不满足，t检验的结果可能会产生偏差，导致错误的结论。

3. 假设检验的误差：在假设检验中，我们可能会犯两类错误：第一类错误（Type I error）是指错误地拒绝了真实的原假设；第二类错误（Type II error）是指错误地接受了错误的原假设。这两类错误的存在使得我们无法完全肯定原假设的正确性。

综上所述，t检验通过时并不能直接确定原假设的错误。在得出结论时，我们需要综合考虑p值、假设检验的假设条件以及实际研究背景等因素。