秩和检验和 t 检验主要有以下区别：
一、对数据分布的要求不同
秩和检验：
不依赖特定的数据分布假设，对数据分布的要求较为宽松。可以用于非正态分布的数据、含有异常值的数据以及分布未知的数据。
例如，在一些生物学实验中，测量的数据可能不服从正态分布，此时秩和检验可以有效地分析数据，而不受数据分布的限制。
t 检验：
要求数据服从正态分布或近似正态分布，并且方差齐性。如果数据不满足这些假设，t 检验的结果可能不准确。
例如，在一些严格控制实验条件下的研究中，数据可能符合正态分布，此时 t 检验是一种常用的方法。但如果数据存在明显的偏态或方差不齐，就需要考虑其他方法。
二、适用的数据类型不同
秩和检验：
适用于各种类型的数据，包括连续型数据、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。
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。
t 检验：
主要适用于连续型数据。对于离散型数据和有序分类数据，t 检验的应用受到限制。
例如，在比较两组学生的考试成绩时，如果成绩是连续型数据，且满足正态分布和方差齐性假设，可以使用 t 检验。但如果成绩是等级数据，如优秀、良好、中等、及格、不及格，就不适合使用 t 检验。
三、计算方法不同
秩和检验：
首先将数据转换为秩次，然后根据秩次进行计算。常用的秩和检验方法有 Wilcoxon 秩和检验（用于两独立样本）和 Mann-Whitney U 检验（用于两独立样本）等。
例如，对于两独立样本的秩和检验，计算两组数据的秩和，然后根据秩和的大小判断两组数据是否存在显著差异。
t 检验：
根据样本均值、样本标准差和样本量等参数进行计算。对于两独立样本 t 检验，计算两组样本的均值之差、合并标准差等，然后根据 t 分布确定是否存在显著差异。
例如，在比较两组样本的均值时，计算 t 统计量，然后根据 t 分布的概率密度函数确定 p 值，从而判断两组数据的均值是否存在显著差异。
四、检验效能不同
秩和检验：
在数据不满足正态分布或样本量较小时，秩和检验的检验效能相对较高。但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。
例如，在一些小样本的研究中，如果数据不服从正态分布，秩和检验可能更能有效地检测出两组数据之间的差异。而在大样本且数据符合正态分布的情况下，t 检验可能具有更高的检验效能。
t 检验：
在数据满足正态分布和方差齐性假设时，t 检验具有较高的检验效能。但如果数据不满足这些假设，t 检验的效能会降低。
例如，在一些大规模的研究中，如果数据符合正态分布，t 检验可以快速准确地检测出两组数据之间的差异。但如果数据存在偏态或方差不齐，t 检验的效能可能会受到影响。
五、结果解释不同
秩和检验：
结果通常以 p 值和秩和统计量的形式给出。p 值表示在零假设成立的情况下，观察到当前数据或更极端数据的概率。秩和统计量反映了两组数据的秩次差异。
例如，秩和检验的结果可能是 p = 0.03，说明两组数据在秩次上存在显著差异的概率为 3%。但秩和检验的结果难以直接解释为两组数据的具体差异大小。
t 检验：
结果以 t 统计量、p 值、均值差异和置信区间等形式给出。t 统计量反映了两组数据的均值差异与抽样误差的比值。p 值表示在零假设成立的情况下，观察到当前 t 统计量或更极端 t 统计量的概率。均值差异和置信区间可以直接反映两组数据的差异大小。
例如，t 检验的结果可能是 t = 2.5，p = 0.02，均值差异为 5，95% 置信区间为 [2, 8]。这表明两组数据的均值差异为 5，并且有 95% 的把握认为真实的均值差异在 [2, 8] 之间。