在进行假设检验时，当总体标准差未知且样本量较小时，通常使用 **t统计量** 进行检验。下面是对这些统计量的分析：

- **Z统计量**：适用于已知总体标准差或样本量较大（通常 n > 30）的情况。在样本量较小时，使用Z统计量可能导致不准确的结果。

- **t统计量**：适用于总体标准差未知且样本量较小的情况（一般 n < 30）。t分布比标准正态分布在小样本下更能反映数据的波动情况。

- **F统计量**：通常用于比较两个样本的方差（如方差分析），并不是用于均值的检验。

- **χ²统计量（卡方统计量）**：用于检验方差或分布拟合优度，而不是用于均值的假设检验。

因此，正确答案是 **B: t统计量**。这种方法在小样本情况下提供了更准确的置信区间和检验结果。使用t统计量可以帮助我们在总体标准差未知的情况下，进行更为可靠的假设检验。