在数据分析的世界里，t检验是一种常见的工具，用于比较两组数据的均值差异。而在t检验中，我们常常会看到一个字母“n”，它代表着样本数量（sample size）。简单来说，n越大，结果越可靠！💡
然而，在某些情况下，数据可能不符合正态分布或其他假设条件，这时就需要转向非参数统计检验了。非参数检验不需要严格的分布假设，更适合处理非连续或未知分布的数据。比如，Mann-Whitney U检验可以用来替代独立样本t检验，而Wilcoxon符号秩检验则是配对样本的优选。
无论是t检验还是非参数检验，选择合适的统计方法是关键。如果你还在纠结如何下手，不妨从数据的特点和研究目标出发，逐步探索最适合你的分析路径吧！🚀
数据分析 统计学 t检验 非参数检验