结论是，在进行T检验时，样本的方差齐性是重要的，但数据必须符合正态分布这一前提。通常情况下，如果样本大小超过30，正态分布的近似性可以接受。然而，如果数据不满足正态分布，我们有几种应对方法。
首先，如果数据分布不正态，可以考虑对数据进行转换，如取平方根、倒数或对数等。这些操作可能使数据趋向于正态分布，使得T检验得以应用。但是，即使经过转换，如果数据仍然不符合正态性，就需要考虑使用非参数检验，这是一种不依赖于数据分布形状的统计方法。
正态分布是一种具有特定属性的连续型随机变量分布，其特征由两个参数决定：均值μ和方差σ^2。μ决定了分布的中心位置，离μ越远的值出现的概率越小，而正态分布以μ为中心对称。方差σ^2则衡量数据的离散程度，σ越大，分布越分散；反之，分布越集中。
总的来说，进行T检验时，正态分布是关键，但当样本大小足够且数据可适当转换时，T检验仍可作为有效的工具。然而，如果数据的非正态性无法通过转换解决，就需要寻找其他更为稳健的统计方法。
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