如果我有来自三个或更多组的数据，是否可以使用t检验每次比较两组？
不可以。您应该使用单因素方差分析一次性分析所有组别，随后进行多重比较检验。唯一的例外是，当某些“组别”实际上是用于验证实验方法是否有效的对照组，且并非您所研究实验问题的真正组成部分时。
我知道每个组的平均值、标准差（或标准误）和样本量。我可以进行哪些检验？
您可以输入均值、标准差（或标准误）和样本量（N），Prism 可以计算非配对t检验或韦尔奇 t 检验。Prism 无法进行配对t检验，因为这需要分析每一对数据。它也无法进行任何非参数检验，因为这些检验需要对数据进行排序。
我只知道两个组的平均值，没有原始数据，也不清楚它们的标准差或标准误。我能进行 t 检验吗？
不行。t 检验是比较两个均值之间的差异，并将该差异与根据标准偏差和样本量计算出的差异标准误差进行比较。如果仅知道两个均值，则无法进行任何统计比较。
能否通过正态性检验来决定何时使用非参数检验？
仅凭正态性检验来决定是否使用非参数检验并非明智之举。何时使用非参数检验并非一个简单的决定，且该过程无法真正实现自动化。
我想比较两个组。结果有两种可能，且我知道每个组中每种可能结果所占的比例。该如何比较这两个组？
不能用 t 检验。请将数据输入列联表，并使用 Fisher检验进行分析。
我想比较两组的平均生存时间。但部分受试者仍存活，因此我不知道他们还能活多久。如何对生存时间进行 t 检验？
您应使用专门用于比较生存曲线的特殊方法。不要对生存时间进行t检验。
我不确定是否可以假设方差相等。有没有统计检验能告诉我是否该使用Welch t检验？
虽然这听起来是个好主意，但实际上并非如此。这一决定应作为实验设计的一部分来确定，而非基于对数据的检查。
我不确定是使用常规配对t检验还是比率t检验更好。是否可以同时进行这两种检验，并报告 P 值较小者的结果？
不行。只有当分析方法的选择是实验设计的一部分时，任何统计检验的结果才能按其表面意义进行解读。
是否应该常规使用Welch检验，因为两个总体可能存在不同的标准偏差？
Ruxton (1) 和 Delacre (2) 提出了强有力的论据，认为这是一个好主意。
参考文献
1. Ruxton. 《不等方差t检验是斯蒂德t检验和Mann-Whitney检验的一种被低估的替代方案》。《行为生态学》（2006）第17卷（4期）第688页
2. Delacre, M., Lakens, D.L., and Leys, C. (2017). 心理学家为何应默认使用韦尔奇 t 检验而非 Student t 检验。Rips 30: 92–10.
