1、聯繫和區別
T檢驗、方差分析、卡方檢驗都是差異分析的方法，比較不同組數據的均值差異。不同的是，T檢驗是研究兩組數據之間是否存在差異，即自變量X的組別僅僅為2組；方差分析x的組別可以是2組或多組；方差分析和T檢驗的因變量Y的定量的；卡方檢驗是一種分析定性數據差異性的方法，是一種通過頻數進行檢驗的方法，檢驗觀察頻數和期望頻數之間的差別，其x的組別可以為2組或多組。
2、T檢驗
T檢驗分為獨立樣本T檢驗、單樣本T檢驗和配對樣本T檢驗。單樣本T檢驗用於比較一組數據與一個特定數值之間的差異情況，配對樣本T檢驗兩組的樣本量需完全相同，主要用於檢驗有一定對應關係的樣本之間的差異情況，比如說實驗組與對照組。獨立樣本T檢驗與配對樣本T檢驗的差異是樣本量可以不相等。
注意：無論哪種T檢驗、都要數據服從正態或者近似正態分布，其中進行獨立樣本T檢驗之前還要進行方差齊性檢驗，通過F值判斷方差齊性。
方差齊性是指不同組間的方差是一致的。因為差異分析是分析不同組數據的均值差異，在檢驗之前要進行方差齊性檢驗的目的是為了確保組間波動是一致的。如果方差不一致，這時候均值存在顯著性差異，可能是由於方差波動引起的，而不是均值的差異。
方差齊性檢驗常用的方法：方差比、Hartley檢驗、Levene檢驗、BF法、Bartlett檢驗。
3、方差分析
方差分析又分為單因素方差分析和多因素方差分析。當自變量X為1個時，稱為單因素方差分析，X為多個時稱為多因素方差分析。當X的組別為2組時，比如研究性別（男、女）對某變量的差異時，可以選擇單因素方差分析，也可以選用獨立樣本T檢驗，兩者功能一樣。
使用方差分析要注意三個條件，首先數據服從正態或者近似正態分布，此外，樣本數據總體方差要相等，即要進行方差齊性檢驗；每組之間相互獨立。
4、卡方檢驗
卡方檢驗是假設檢驗的一種，主要是檢驗觀察頻數和理論頻數之間的差別，分析定類數據與定類數據之間的關係，然後得出觀察頻數極值的發生概率。比如，某賭場擲一枚骰子100次，1-6點出現的理論頻數應該是一樣的，但觀察頻數卻不一致時可以用卡方檢驗來分析；又或者研究吸菸與否與是否得肺癌的關係（數據為是否吸菸與是否患肺癌的頻數）時，可以採用卡方檢驗。
比較觀察頻數和理論頻數的差別，通過卡方分布進行檢驗，檢驗統計量為卡方值，檢驗統計量卡方值越大，觀察頻數與期望頻數差值就越大。當檢驗統計量卡方大於拒絕域時（根據顯著性水平和自由度查表可得），推翻原假設。
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