判断两组数据间是否存在统计学差异，通常需要通过假设检验来实现。以下是具体步骤和注意事项：
确定因变量与自变量
因变量是研究关注的核心指标（如身高、血压等），自变量是影响因素（如药物剂量、治疗组别等）。
数据类型判断
连续型数据 （如身高、体重）：适用t检验、方差分析等；
分类数据 （如性别、疾病状态）：适用卡方检验、F检验等。
独立样本t检验
适用于两组独立样本，数据服从正态分布且方差齐性。例如，比较两种药物对血压的影响。
配对样本t检验
适用于同一组对象处理前后的数据（如治疗前后的生理指标）。
非参数检验
Mann-Whitney U检验 ：适用于非正态分布数据或独立样本；
Wilcoxon秩和检验 ：与Mann-Whitney U检验类似，但无需假设数据服从正态分布。
建立假设
零假设（H₀） ：两组无显著差异（如μ₁=μ₂）；
备择假设（H₁） ：两组存在显著差异（如μ₁≠μ₂）。
计算检验统计量
根据数据类型选择t值、z值或秩和，并计算p值。
确定显著性水平（α）
通常设为0.05，表示“假阳性”概率不超过5%。
做出结论
若p<α，拒绝零假设，认为差异显著；
若p≥α，接受零假设，认为差异不显著。
数据分布要求
t检验要求数据服从正态分布且方差齐性，若不满足需改用非参数检验；
方差分析（ANOVA）对多组数据有更严格的要求。
样本量考量
样本量过小可能导致检验效能不足，需根据效应量和预期差异调整样本量。
温馨提示：
