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t検定は、2つのグループ(データ(数値)の集まり)間で、統計上差があるかどうかを検定するために用います。
しかし、本検定方法を適用できるかどうかは、そのデータ分布が正規分布(例えば身長の分布などのような釣鐘型の分布)する前提ですので、正規分布かどうか不明な場合、適用できません。
また、どちらか一方のグループのデータの分散値が大きい場合、統計上有意な差を検出できません。
データの分布が正規分布であることが仮定できる場合には、分散値が小さい場合ならば7~8個のデータ数でも、t検定を用いて検定することは可能です。できれば20~30個のデータが揃えば、信頼性が高まります。
正規分布が仮定できない分布の場合には、t検定よりノンパラメトリック検定の中のウィルコクソンの符号和順位検定か、Mann-Whitney検定など、条件により適用できる検定手法を選択することになります。正規分布でない分布の検定を行う場合には、これらノンパラメトリック検定を用いたほうが検出力が高くなります。なお、この検定は、検定手法によりグループの最低データ数がそれぞれあります。
データ数については、ひとつのグループに、データが2個しかないと、標準偏差を出せませんので検定できません。3個でも、取り出したデータはそのグループの飛びぬけて離れた値を取り出している可能性があるので、あまり信頼性がないと判断されるでしょう。いくつあればいいのかは、データの分布により異なりますので、一概に言えません。
t検定の精度という言い方は間違った言い方です。有意な差を検出できるかという意味かと思いますので、そのつもりで述べますが、差の検定は、取り出すデータの元のグループから、いかにまんべんなくデータを取り出せたかにかかっていますので、まんべんなく取り出せていれば少ないデータでも検定して有意な差が得られることもありますし、偏ったとり方をしてしまえば、間違った結果を導きかねませんので、いかにデータを抽出するか、その手法にかかっています。
また、データをどのような目的で調べるかによっても必要なデータ数が変わります。5%の有意差で調べるのか、1%の有意差で調べるのかで変わりますので、まずは、予備調査を行い、それにより必要なデータサンプル数をそろえて本調査を行ってみてください。
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