当秩和检验和 t 检验结果不一致时，可以从以下几个方面进行考虑来选择：
一、检查数据特征和假设条件
数据分布评估：
重新审视数据的分布情况。可以通过绘制直方图、QQ 图等图形来直观地判断数据是否接近正态分布。如果数据明显偏离正态分布，那么秩和检验的结果可能更可靠。
例如，若数据的直方图呈现明显的偏态，或者 QQ 图中数据点明显偏离对角线，说明数据不满足正态分布假设，此时应更倾向于秩和检验的结果。
方差齐性检验：
对于 t 检验，尤其是两独立样本 t 检验，需要进行方差齐性检验。如果方差不齐，t 检验的结果可能不可靠。而秩和检验不依赖方差齐性假设。
可以使用 Levene 检验等方法进行方差齐性检验。如果检验结果表明方差不齐，那么在这种情况下秩和检验可能是更好的选择。
异常值检查：
检查数据中是否存在异常值。t 检验对异常值比较敏感，而秩和检验相对稳健。如果数据中存在异常值，可能会影响 t 检验的结果，但对秩和检验的影响较小。
可以通过计算数据的四分位数间距（IQR），然后将大于 Q3 + 1.5×IQR 或小于 Q1 - 1.5×IQR 的数据点视为异常值。如果发现异常值，需要进一步分析其产生的原因，并考虑其对结果的影响。
二、考虑样本量大小
小样本情况：
如果样本量较小（通常认为小于 30），t 检验的可靠性会降低，因为在小样本情况下，数据更难满足正态分布假设。此时秩和检验可能更合适。
例如，在一项小型的医学研究中，只有十几例患者的数据，此时使用秩和检验可能更能准确地反映不同治疗方法的效果差异。
大样本情况：
当样本量较大时，根据中心极限定理，即使数据不严格服从正态分布，t 检验仍然可以近似适用。但如果数据存在严重的非正态性或其他问题，秩和检验也可以作为一种稳健的选择。
例如，在大规模的市场调研中，如果样本量很大，但数据分布未知，此时可以同时考虑 t 检验和秩和检验的结果，并结合实际情况进行判断。
三、结合实际问题和专业知识
研究目的和背景：
考虑研究的具体目的和背景。如果研究问题更关注数据的排序关系或者数据不适合进行精确的数值计算，那么秩和检验可能更符合实际需求。
例如，在比较不同品牌产品的用户满意度排名时，秩和检验可以更好地反映产品之间的相对优劣关系，而 t 检验可能不太适用。
专业领域的惯例：
参考所在专业领域的惯例和前人的研究方法。不同领域可能对特定的统计方法有偏好或习惯用法。了解所在领域通常使用的方法可以帮助做出更合理的选择。
例如，在医学领域，对于某些特定类型的数据，可能更倾向于使用秩和检验；而在经济学领域，t 检验可能更为常见。但这并不是绝对的，需要根据具体情况进行分析。
四、进行敏感性分析和重复实验
敏感性分析：
改变一些关键因素，如数据的纳入标准、分析方法的参数等，进行敏感性分析。观察不同情况下秩和检验和 t 检验结果的变化。如果结果相对稳定，说明结论比较可靠；如果结果变化较大，需要进一步分析原因。
例如，可以改变异常值的处理方法，或者调整显著性水平，看结果是否发生明显变化。
重复实验：
如果条件允许，可以进行重复实验，以验证结果的可靠性。如果多次实验结果一致，那么可以增加对所选方法的信心。
例如，在实验室研究中，可以重复进行实验，观察不同批次实验数据的统计结果是否一致。如果秩和检验和 t 检验在重复实验中表现出不同的稳定性，也可以作为选择的参考依据。