如果我有来自三个或更多组的数据，是否可以每次用t检验比较两组？
不可以。您应该使用单向方差分析（ANOVA）一次性分析所有组别，然后进行多重比较检验。唯一的例外是，当某些“组别”实际上只是用于验证检测方法有效的对照组，并不真正属于您所研究的实验问题时。
我知道每个组的均值、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）作为数据，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，也不知道它们的标准差或标准误。我可以进行 t 检验吗？
不可以。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。
我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不是一个好主意。何时使用非参数检验并非一个简单的决定，而且这个过程实际上无法完全自动化。
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。我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。但有些受试者仍然在世，所以我不知道他们还能活多久。如何对生存时间进行t检验？
您应该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该不该用韦尔奇 t 检验？
虽然这听起来是个好主意，但实际上并非如此。这一决定实际上应作为实验设计的一部分来确定，而不应基于对数据的检查。
我不确定是使用常规的配对t检验还是比率t检验更好。同时进行这两种检验，并报告 P 值较小的那一个结果，这样可以吗？
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。
是否应该常规使用韦尔奇检验，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. 和 Leys, C. (2017). 《心理学家为何应默认使用韦尔奇 t 检验而非斯蒂德生 t 检验》。Rips 30: 92–10.
