t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。
选用t-检验的基本前提假设是，两组样本都服从正态分布，且方差相同
在实际问题中，首先计算出实际样本的t值，然后根据t分布可以查出在原假设下取得该t值的p pp值，最后根据适当的显著性水平（如0.05）来决定是否拒绝原假设，推断两类样本的均值是否有显著差异。
Wilcoxon秩和检验(rank-sum test)，有时也叫Mann-Whitney U检验，是另一类非参数检验方法，它们不对数据分布作特殊假设，因而能适用于更复杂的数据分布情况。而当数据实际上满足正态分布时，用t tt检验更有效。
秩和检验的做法是，首先将两类样本混合在一起，对所有样本按照所考察的特征从小到大排序。
在两类样本中分别计算所得排序序号之和，称作秩和。秩和检验的基本思想是，如果一类样本的秩和显著地比另一类小（或大），则两类样本在所考察的特征上有显著差异。秩和检验的统计量就是某一类的秩和
为了比较两类样本的秩和是否差异显著，需要比较T分布，当样本数目较大时，人们可以用正态分布来近似秩和
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