1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I 类错误 的概率：例如三组数据资料，ANOVA结果显示 p < 0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I 类错误 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。3.第一型及第二型错误（英语：Type I error & Type II error）或型一错误及型二错误：4.对于双样本t-test讨论：z-test：大样本；>30;z分布；t-test：小样本;<30;t分布；但是，对于 > 30 的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test.5. 小知识：如何选取两两比较的方法？5-1、SNK 法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数 较多时，不推荐使用；5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD 法；5-3、若设计了对照组，要进行 k-1 个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett 法；5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法；5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法
