秩和检验和 t 检验主要有以下区别：
一、对数据分布的要求
t 检验：
通常要求数据来自正态分布的总体。在进行 t 检验之前，需要对数据的分布进行假设检验，以确定数据是否满足正态分布假设。如果数据不满足正态分布假设，使用 t 检验可能会得出错误的结论。
例如，在比较两个独立样本的均值时，如果数据不服从正态分布，t 检验的结果可能不准确。
秩和检验：
对数据的总体分布没有严格要求，适用于各种分布形态的数据，包括偏态分布、未知分布以及分布严重偏离正态的情况。
例如，一些社会经济数据、生物医学数据可能呈现明显的偏态分布，此时使用秩和检验更为合适。
二、适用的数据类型
t 检验：
主要适用于定量数据，且在数据满足正态分布假设的情况下，可以对数据进行精确的参数估计和假设检验。
例如，测量学生的考试成绩、身高、体重等定量数据，在满足正态分布假设的前提下，可以使用 t 检验来比较不同组之间的差异。
秩和检验：
既适用于定量数据，也适用于有序数据（如等级数据）。对于定量数据，当不满足参数检验条件时，可以使用秩和检验进行分析；对于有序数据，秩和检验是一种合适的分析方法。
例如，医学研究中对患者的病情严重程度进行分级（如轻度、中度、重度），比较不同治疗方法对病情等级的影响，就可以使用秩和检验。
三、计算方法和统计量
t 检验：
例如，在比较两个独立样本的均值时，通过计算 t 值，并与特定的 t 分布进行比较，来判断两个样本的均值是否存在显著差异。
秩和检验：
主要涉及对数据进行排序和计算秩和。使用的统计量通常是基于秩次的，如 Wilcoxon 秩和检验的 W 统计量、Kruskal-Wallis 检验的 H 统计量等。
例如，在 Wilcoxon 秩和检验中，将两个样本合并后进行排序，得到每个数据的秩次，然后分别计算两个样本的秩和，最后根据秩和的大小判断两组数据是否存在显著差异。
四、检验效能和样本量要求
t 检验：
在总体分布符合参数检验假设的情况下，t 检验通常具有较高的检验效能。能够更灵敏地检测出实际存在的差异，尤其是在样本量较大时。
但是，t 检验对样本量有一定要求，过小的样本量可能会使 t 检验的结果不准确。
秩和检验：
检验效能相对较低。在相同样本量下，秩和检验更难检测到实际存在的差异。
为了达到与 t 检验相同的检验效能，秩和检验通常需要较大的样本量。这是因为秩和检验在处理数据时相对保守，需要更多的数据来支持结论的可靠性。
五、结果解释的难易程度
t 检验：
结果通常基于熟悉的统计量，如 t 值、P 值等，容易被理解和解释。这些统计量具有明确的实际意义，能够直观地反映数据之间的差异程度。
例如，t 检验的结果可以直接给出两组数据的均值差异以及对应的置信区间，让人一目了然地了解两组数据在均值上的差异程度。
秩和检验：
结果通常是基于秩次的大小来判断两组或多组数据的差异，需要对秩次的概念有一定的理解才能正确解释结果。相比之下，秩和检验的结果解释可能相对复杂。
例如，在解释 Wilcoxon 秩和检验的结果时，需要理解秩和的含义以及如何根据秩和的大小判断两组数据的差异程度。对于不熟悉秩和检验的人来说，这可能需要一定的学习和理解过程。