u值和t值的意义
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u值与t值的区别在于：功能不同，应用条件不同，应用场合不同。
首先，角色不同
1. t检验：主要用于样本含量较小的正态分布(如nlt 30)，总体标准差未知。t检验是利用t分布理论来推断差异的概率，从而比较两个平均值之间的差异是否显著。
2. U检验：用于评价两个独立的序列数据样本是否来自同一总体的非参数检验。
二、应用条件不同
u检验适用于小样本数据，不要求数据满足正态分布。但作为权衡，当数据是正态分布时，t检验比u检验在统计上更有效(即，当假设的差异确实存在时，更容易找到它们)。
三、不同的应用
1. t检验：用小样本量的正态分布数据未知，比较两个平均值之间的差异是否显著。
2、u测试：应用于数学化学领域。
t检验的应用条件：
1. 给定总体均值
2. 可以得到样本均值和样本标准差
3.样本来自正常或接近正常的总体
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