秩和檢驗和 t 檢驗的適用場景有以下不同：
一、數據分布方面
秩和檢驗：
適用于數據不滿足正態分布的情況。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，秩和檢驗可以有效地進行分析。
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。在實際數據收集過程中，有時很難確定數據的具體分布，秩和檢驗在這種情況下也能發揮作用。
t 檢驗：
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。例如在化學實驗中，在控制了各種因素后，測量的數據可能滿足正態分布，這時 t 檢驗可用于比較不同處理組的差異。
二、數據類型方面
秩和檢驗：
可用于各種類型的數據，包括連續型數據、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。對于一些無法精確測量但可以排序的數據，秩和檢驗也能發揮作用。
t 檢驗：
主要適用于連續型數據。對于離散型數據，尤其是當數據取值有限且不連續時，t 檢驗的適用性受到限制。
例如，比較兩組學生的考試成績（連續型數據）時，如果滿足正態分布和方差齊性假設，可以使用 t 檢驗。但如果是比較兩組學生的考試等級（離散型數據，如 A、B、C、D 等），t 檢驗就不適合了。
三、樣本量方面
秩和檢驗：
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，如罕見病研究、特定環境下的小規模實驗等，秩和檢驗具有優勢。
例如，在研究一種罕見疾病的治療效果時，可能只有幾十例患者可供研究，秩和檢驗可以用來比較不同治療方法對患者癥狀的改善情況。
t 檢驗：
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。
例如，在大規模的市場調研中，如果數據滿足正態分布和方差齊性假設，且樣本量很大，可以使用 t 檢驗來比較不同產品的用戶滿意度。
四、數據特征方面
秩和檢驗：
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。
t 檢驗：
對異常值比較敏感。個別異常值可能對 t 檢驗的結果產生較大影響，使結果的可靠性降低。
因為 t 檢驗是基于數據的具體數值進行計算的，所以異常值會對均值、標準差等參數的計算產生較大影響。