t检验用于比较两组连续变量的均值差异，适用于数据近似正态分布的情况。根据样本关系不同，可分为独立样本t检验和配对样本t检验。独立样本t检验用于比较两组独立样本的均值差异，而配对样本t检验用于比较同一样本在不同条件下的变化。
正态 → 用 t-test
不正态 → 用 Wilcoxon
| 场景 | 参数检验 | 非参数替代 |
|---|---|---|
| 两组独立样本 | 独立样本 t 检验 | Wilcoxon rank-sum（= Mann–Whitney U） |
| 两组配对样本 | 配对 t 检验 | Wilcoxon signed-rank |
方差分析（ANOVA）用于比较三组及以上样本的均值差异，可分为单因素（one-way ANOVA）和双因素（two-way ANOVA）。当ANOVA结果显著时，通常需进一步进行事后检验（如Tukey检验）以确定具体差异组。
* p ≤ 0.05; ** p < 0.01; *** p < 0.001;
