阅读期刊文献时，各种统计检验（T检验、wilcoxon秩和检验、方差分析…）方法让人眼花缭乱，分不清它们之间的区别；当处理自己数据时，又面临着不知道如何挑选合适的检验方法，学习操作那些复杂的生信软件等等挑战。

各类统计检验究竟有何差别，该如何选择？有没有快速便捷的工具可以实现数据的统计检验？我们为大家解答这两个问题。

对于一项研究成果数据上的评判，我们需要用一个明确、客观的指标加以说明，这就是统计检验的意义。统计检验是每个科研人必修的功课，从数据本身出发挑选适合的检验方法是第一步，就像是每个侠客闯荡江湖前都要挑选一件趁手的兵器，狼牙棒还是青锋剑这完全取决于自身条件。当前期刊文献中常规数据的主流统计检验方法分为两派：

1.以T检验、方差分析等为代表的参数检验派，讲究的是精确制敌的效果；

2.以秩和检验、卡方检验为代表的非参数检验派，走的是隔山打牛的路子。

参数检验，顾名思义就是对数据总体的均值、方差等参数作出的假设检验，基于方差齐次、正态性等假设。

而非参数检验则回避了数据总体分布的参数，对数据排名（秩次）等信息进行假设检验。

各类t检验简介

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