秩和检验与t检验
两独立样本的秩和检验条件？
我应该用秩和检验还是用T检验呢？
当两样本满足正态独立方差齐条件时，可以t检验比较两样本均数；当仅方差齐不满足时可以使用t#39检验比较两样本均数。当样本量较大时可进行z近似。虽可使用方差分析处理满足t检验条件的两样本，但结果与t检验一致。如不满足上述t检验前提条件，可使用wilcoxon秩和检验或曼尼惠特U检验。
两独立样本的秩和检验条件？
两组独立样本的非参数检验与其t检验相对，主要是用于不满足正态分布的小样本，一般用Wilcoxon秩和检验，又称Mann-Whitney 检验。
这里我们想指出一点的是，人们往往对正态性的关注更多一些，其实样本量也很重要，这里是样本量较小的情形，如果样本量足够大（比如超过40），即使正态性不满足，也可以使用t检验，而且更推荐用t检验。
符号秩和检验的t值和p值？
t指的是T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（n
P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
t检验f检验u检验适用条件是什么？
卡方检验：主要用于等级资料 。
t检验：适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。也可以这样理解主要是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。
U检验：检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t 检验可以代替U检验。t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。
F检验：则用于方差分析。即对两个或两个以上样本率（构成比）进行差别比较的统计方法。