t 檢驗和秩和檢驗的適用條件主要有以下不同：
一、數據分布要求
t 檢驗：
要求數據近似服從正態分布。當樣本量較大時，根據中心極限定理，即使總體分布不是正態分布，樣本均值也會近似服從正態分布，此時 t 檢驗仍然可以使用。
對于兩獨立樣本 t 檢驗，還要求方差齊性，即兩組數據的方差相差不大。
例如，在一些嚴格控制實驗條件的研究中，如果數據的分布接近正態，t 檢驗是常用的方法來比較兩組數據的均值是否有顯著差異。
秩和檢驗：
不依賴特定的數據分布假設，對數據分布的要求較為寬松。可以用于非正態分布的數據、含有異常值的數據以及分布未知的數據。
例如，在一些生物學實驗中，測量的數據可能不服從正態分布，此時秩和檢驗可以有效地分析數據，而不受數據分布的限制。
二、數據類型
t 檢驗：
主要適用于連續型數據。對于離散型數據，尤其是當數據取值有限且不連續時，t 檢驗的適用性受到限制。
例如，比較兩組學生的考試成績（連續型數據），在滿足正態分布假設時可以使用 t 檢驗。但如果是比較兩組學生的考試等級（離散型數據，如 A、B、C、D 等），t 檢驗就不適合了。
秩和檢驗：
適用于各種類型的數據，包括連續型數據、離散型數據和有序分類數據。對于有序分類數據，可以將其轉換為秩次后進行秩和檢驗。
比如醫學研究中疾病的嚴重程度可以分為輕度、中度、重度等有序分類，秩和檢驗可以比較不同治療方法對疾病嚴重程度的影響。
三、樣本量
t 檢驗：
在樣本量適中或較大時效果較好。隨著樣本量的增加，t 檢驗的結果更加穩定，檢驗效能也會提高。
但當樣本量非常小（如小于 10）時，t 檢驗的結果可能不太可靠。
秩和檢驗：
在小樣本情況下相對穩健，對于難以獲取大量樣本的研究場景適用。例如罕見病研究、特定環境下的小規模實驗等。
同時在大樣本情況下也可以使用，但可能計算相對復雜一些。
四、對異常值的敏感性
t 檢驗：
對異常值比較敏感。個別異常值可能對 t 檢驗的結果產生較大影響，使結果的可靠性降低。
因為 t 檢驗是基于數據的具體數值進行計算的，所以異常值會對均值、標準差等參數的計算產生較大影響。
秩和檢驗：
對異常值相對不敏感。由于主要基于數據的秩次進行計算，個別異常值對結果的影響相對較小。
例如在實際數據收集過程中，可能會出現個別極端值，此時秩和檢驗仍能提供相對可靠的結果。