一、秩和检验的优缺点
优点：
对数据分布要求低：
不依赖特定的数据分布假设，适用于非正态分布、偏态分布、未知分布的数据。在实际应用中，很多数据难以满足正态分布假设，秩和检验在这种情况下具有很大优势。
例如，在一些生物学、医学领域的研究中，数据往往不呈现正态分布，秩和检验可以有效地进行分析。
对异常值不敏感：
由于主要基于数据的秩次进行计算，个别异常值对结果的影响相对较小。在实际数据中，异常值有时难以避免，秩和检验的这一特点使其结果更加稳健。
例如，在测量某些物理量时，可能由于测量误差等原因出现异常值，秩和检验可以在一定程度上减少异常值的影响。
适用于小样本：
在小样本情况下相对稳定可靠。对于一些难以获取大量样本的研究场景，如罕见病研究等，秩和检验是一种可行的方法。
例如，在研究某种罕见疾病的治疗效果时，可能只有少量患者可供研究，秩和检验可以在小样本情况下提供一定的统计分析结果。
可处理多种数据类型：
适用于连续型数据、离散型数据和有序分类数据。对于有序分类数据，可以将其转换为秩次后进行秩和检验，扩大了其适用范围。
例如，在医学研究中，疾病的严重程度可以分为轻度、中度、重度等有序分类，秩和检验可以比较不同治疗方法对疾病严重程度的影响。
缺点：
信息损失：
将数据转换为秩次进行计算，会损失一部分数据的具体数值信息。这可能导致在某些情况下，检验的效能相对较低，无法充分利用数据的全部信息。
例如，当数据的数值差异较大时，仅使用秩次可能无法准确反映数据的实际差异情况。
检验效能相对较低：
一般情况下，在数据满足正态分布且样本量较大时，t 检验的检验效能通常更高。秩和检验在这种情况下可能需要更大的样本量才能达到与 t 检验相同的检验效果。
例如，在大规模的研究中，如果数据符合正态分布，t 检验可能更能准确地检测出差异。
结果解释相对困难：
结果通常以秩和统计量和 p 值的形式给出，难以直接解释为实际的差异大小。与 t 检验相比，缺乏直观的效应量指标，使得结果的解释相对复杂。
例如，t 检验可以给出均值差异等直观的结果，而秩和检验的结果较难直接转化为实际的差异程度。
二、t 检验的优缺点
优点：
检验效能较高：
在数据满足正态分布和方差齐性假设且样本量适中或较大时，t 检验具有较高的检验效能，能够准确地检测出两组数据之间的差异。
例如，在一些严格控制实验条件下，数据符合正态分布时，t 检验可以快速有效地得出结论。
结果解释直观：
结果以 t 统计量、p 值、均值差异和置信区间等形式给出，能够直观地反映两组数据的差异大小和显著性水平。方便研究者理解和解释结果。
例如，可以直接看出两组数据的均值差异是多少，以及这个差异的置信区间范围。
计算相对简单：
在满足假设条件下，计算过程相对简单，容易理解和应用。对于熟悉统计学的人来说，t 检验的计算公式和步骤相对容易掌握。
例如，通过简单的公式计算 t 统计量，然后根据 t 分布确定 p 值，判断两组数据之间是否存在显著差异。
缺点：
对数据分布要求严格：
要求数据近似服从正态分布且方差齐性。当数据不满足这些假设时，t 检验的结果可能不准确。在实际研究中，很多数据并不严格服从正态分布，这限制了 t 检验的适用范围。
例如，在一些实际数据收集过程中，数据可能呈现偏态分布或方差不齐，此时使用 t 检验可能会得出错误的结论。
对异常值敏感：
个别异常值可能对 t 检验的结果产生较大影响，使结果的可靠性降低。因为 t 检验是基于数据的具体数值进行计算的，所以异常值会对均值、标准差等参数的计算产生较大影响。
例如，在测量某些物理量时，一个异常大或异常小的值可能会显著改变 t 检验的结果。
不适用于小样本非正态数据：
在小样本情况下，如果数据不服从正态分布，t 检验的结果可能不可靠。对于一些小样本的研究，尤其是数据分布未知的情况，t 检验的适用性受到限制。
例如，在研究某种新的治疗方法时，可能只有少量患者可供研究，且数据不满足正态分布，此时 t 检验可能不是最佳选择。