Vergiss dabei nicht, dass es sich hier um einen parametrischen Test handelt, die untersuchte Variable also annähernd normalverteilt sein sollte.
Das enthält 3 Fehler, die leider immer wieder verbreitet werden.
Erstens ist das "also" falsch. Es gibt keine allgemeine Regel "parametrischer" Test => erforderliche Normalverteilung der abhängigen Variable. Die meisten parametrischen Verfahren im Rahmen des allgemeinen linearen Modells, wie z.B. Varianzanalyse oder lineare Regression, erfordern unter Umständen, dass die Werte innerhalb von Gruppen bzw. dass die Vorhersagefehler (Residuen) normalverteilt sind (aus einer Normalverteilung stammen, um genau zu sein), nicht die abhängige Variable an sich.
Zweitens erfordert der konkret angesprochene t-Test mitunter, dass die Werte innerhalb der beiden Gruppen jeweils aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen, nicht die abhängige Variable insgesamt.
Drittens ist die Normalverteilungsannahme (innerhalb von Gruppen bzw. der Residuen) ohnedies nur bei kleinen Stichproben von Belang, ab ca. n > 30 stellt der zentrale Grenzwertsatz sicher, dass Verstöße gegen diese Bedingung den Test dennoch nicht verzerren. Im konkreten Fall wurde nicht erst nach der Stichprobengröße gefragt. Übrigens auch nicht, ob die abhängige Variable tatsächlich intervallskaliert sind, Geschmacksurteile werden häufig mit ordinalskalierten Items abgefragt, dann wäre ein t-Test unangebracht.
Mit freundlichen Grüßen
PonderStibbons
