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成组设计t检验 χ检验 秩和检验 随机区组设计的方差分析 u检验
多个样本均数间的两两比较 比较各个区组间的样本均数 检验各个区组间的样本均数有无差别 检验各个处理组间的样本均数有无差别 检验各个处理组总体均数之间和区组总体均数之间有无差别
方差分析可以用于两个样本均数的比较 完全随机设计更适合实验对象变异不太大的资料 在随机区组设计中， 每一个区组内的例数都等于处理数 在随机区组设计中， 区组内及区组间的差异都是越小越好
随机区组设计的方差分析 u检验 χ
检验 秩和检验 成组设计t检验
两两比较的t检验 两两比较的u检验 随机区组设计方差分析 完全随机设计方差分析 方差齐性检验
多个样本均数间的两两比较 比较各个区组间的样本均数 检验各个区组间的样本均数有无差别 检验各个处理组间的样本均数有无差别 检验各个处理组总体均数之间和区组总体均数之间有无差别
单因素方差分析组内变异反映了随机误差 配伍组变异反映了随机误差 组间变异既包含了研究因素的影响，也包含随机误差 成组设计的两样本均数的比较是单因素方差分析的特殊情况 配对设计的t检验是配伍组方差分析的特殊情况
两独立样本t检验 配对设计t检验 完全随机设计方差分析 随机区组设计方差分析 u检验
随机区组设计的方差分析 μ检验 X2检验 秩和检验 成组设计t检验
三个及三个以上独立样本平均数差异的显著性检验 单因素组间设计的方差分析 三个及三个以上相关样本平均数差异的显著性检验 两个样本平均数差异的显著性检验
两两比较的t检验 两两比较的u检验 随机区组设计的方差分析 完全随机设计方差分析 方差齐性检验
单因素方差分析组内变异反映了随机误差 配伍组变异反映了随机误差 组间变异既包含了研究因素的影响，也包含随机误差 成组设计的两样本均数的比较是单因素方差分析的特殊情况 配对设计的‘检验是配伍组方差分析的特殊情况
随机区组设计的方差分析 u检验 检验 秩和检验 成组设计t检验
两两比较的t检验 两两比较的μ检验 随机区组设计的方差分析 完全随机设计方差分析 方差齐性检验
F(2，8)，0.05) F(2，4)，0.05 F(4，8)，0.05 F(2，14)，0.05 F(2，15)，0.05
两独立样本t检验 配对设计t检验 完全随机设计方差分析 随机区组设计方差分析 u检验
该资料属于随机区组设计的计量资料。 该医师统计方法不正确。该资料为百分率资料，不服从正态分布，不宜用随机区组设计的方差分析进行比较。 可采用变量转换成正态分布后用随机区组设计的方差分析。 可采用非参数检验的 Kruskal-Wallis多组样本比较的秩和检验进行分析。 可采用非参数检验的 Friedman M检验对随机区组设计资料进行比较，目的是推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同。
成组设计方差分析组内变异反映了随机误差 配伍组变异反映了随机误差 组间变异既包含了研究因素影响又包含了随机误差 成组设计的两样本均数的比较是成组设计方差分分析的特殊情况 配对设计的t检验是配伍组方差分析的特殊情况
该资料属于随机区组设计的计量资料。 该医师统计方法不正确。该资料为百分率资料，不服从正态分布，不宜用随机区组设计的方差分析进行比较。 可采用变量转换成正态分布后用随机区组设计的方差分析。 可采用非参数检验的 Kruskal-Wallis多组样本比较的秩和检验进行分析。 可采用非参数检验的 Friedman M检验对随机区组设计资料进行比较，目的是推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同。
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