秩和检验和 t 检验的适用场景有以下不同：
一、数据分布方面
秩和检验：
适用于数据不满足正态分布的情况。当数据呈现明显的偏态分布、未知分布或者分布形态难以判断时，秩和检验可以有效地进行分析。
例如，在一些生物学研究中，某些生物指标可能不服从正态分布，此时秩和检验是一个合适的选择。在实际数据收集过程中，有时很难确定数据的具体分布，秩和检验在这种情况下也能发挥作用。
t 检验：
要求数据近似服从正态分布。当样本量较大时，根据中心极限定理，即使总体分布不是正态分布，样本均值也会近似服从正态分布，此时 t 检验可以使用。
例如，在一些严格控制实验条件的研究中，如果数据的分布接近正态，t 检验是常用的方法。例如在化学实验中，在控制了各种因素后，测量的数据可能满足正态分布，这时 t 检验可用于比较不同处理组的差异。
二、数据类型方面
秩和检验：
可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。
比如医学研究中疾病严重程度的分级数据（如轻度、中度、重度），可以进行秩和检验来比较不同治疗方法对疾病严重程度的影响。对于一些无法精确测量但可以排序的数据，秩和检验也能发挥作用。
t 检验：
主要适用于连续型数据。对于离散型数据，尤其是当数据取值有限且不连续时，t 检验的适用性受到限制。
例如，比较两组学生的考试成绩（连续型数据）时，如果满足正态分布和方差齐性假设，可以使用 t 检验。但如果是比较两组学生的考试等级（离散型数据，如 A、B、C、D 等），t 检验就不适合了。
三、样本量方面
秩和检验：
在小样本情况下相对稳健。对于难以获取大量样本的研究场景，如罕见病研究、特定环境下的小规模实验等，秩和检验具有优势。
例如，在研究一种罕见疾病的治疗效果时，可能只有几十例患者可供研究，秩和检验可以用来比较不同治疗方法对患者症状的改善情况。
t 检验：
在样本量适中或较大时效果较好。随着样本量的增加，t 检验的结果更加稳定，检验效能也会提高。
例如，在大规模的市场调研中，如果数据满足正态分布和方差齐性假设，且样本量很大，可以使用 t 检验来比较不同产品的用户满意度。
四、数据特征方面
秩和检验：
对存在异常值的数据具有一定的抗性。因为秩和检验主要基于数据的秩次而不是具体数值进行计算，个别异常值对结果的影响相对较小。
例如在一些实际数据收集过程中，可能会出现个别极端值，此时秩和检验仍能提供相对可靠的结果。
t 检验：
对异常值比较敏感。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。