一、秩和檢驗的適用條件
數據分布方面：
不要求數據服從特定分布，對非正態分布數據適用。當數據呈現明顯的偏態分布、未知分布或者分布形態難以判斷時，秩和檢驗可以有效分析。
例如，在一些生物學研究中，某些生物指標可能不服從正態分布，此時秩和檢驗是一個合適的選擇。
數據類型方面：
適用于連續型數據、離散型數據和有序分類數據。對于有序分類數據，可以將其轉換為秩次后進行秩和檢驗。
比如醫學研究中疾病嚴重程度的分級數據（如輕度、中度、重度），可以進行秩和檢驗來比較不同治療方法對疾病嚴重程度的影響。
樣本量方面：
在小樣本情況下相對穩健，對于難以獲取大量樣本的研究場景適用。例如罕見病研究、特定環境下的小規模實驗等。
同時在大樣本情況下也可以使用，但可能計算相對復雜一些。
數據特征方面：
對存在異常值的數據具有一定的抗性。因為秩和檢驗主要基于數據的秩次而不是具體數值進行計算，個別異常值對結果的影響相對較小。
例如在一些實際數據收集過程中，可能會出現個別極端值，此時秩和檢驗仍能提供相對可靠的結果。
二、t 檢驗的適用條件
數據分布方面：
要求數據近似服從正態分布。當樣本量較大時，根據中心極限定理，即使總體分布不是正態分布，樣本均值也會近似服從正態分布，此時 t 檢驗可以使用。
例如在一些嚴格控制實驗條件的研究中，如果數據的分布接近正態，t 檢驗是常用的方法。
數據類型方面：
主要適用于連續型數據。對于離散型數據，尤其是取值有限且不連續的數據，t 檢驗的適用性受到限制。
比如比較兩組學生的考試成績（連續型數據），在滿足正態分布假設時可以使用 t 檢驗。
樣本量方面：
在樣本量適中或較大時效果較好。隨著樣本量的增加，t 檢驗的結果更加穩定，檢驗效能也會提高。
但當樣本量非常小（如小于 10）時，t 檢驗的結果可能不太可靠。
方差齊性方面：
對于兩獨立樣本 t 檢驗，要求兩組數據的方差具有齊性，即方差相差不大。如果方差不齊，需要進行特殊的處理或者使用其他方法。
例如在比較兩種不同處理方法對某一指標的影響時，需要先檢驗方差齊性，滿足條件后再進行 t 檢驗。