Test statistique paramétrique qui détermine si la différence de moyenne entre deux groupes est statistiquement significative ou due au hasard. Le t-test à deux échantillons indépendants compare les moyennes de deux groupes distincts (ex: taux de conversion groupe A vs. groupe B dans un A/B test). Le t-test apparié compare les mesures avant/après sur les mêmes individus. La statistique t = (différence des moyennes) / (erreur standard de la différence). La p-value associée indique la probabilité d'observer une différence aussi extrême si H0 est vraie. Hypothèses du test : normalité des distributions (ou grande taille d'échantillon via TCL), homogénéité des variances (test de Levene). Pour les données non normales ou les petits échantillons, le test de Mann-Whitney U (non paramétrique) est préférable. En A/B testing e-commerce, le t-test est le test statistique le plus fréquemment utilisé.