转载：
1,Ttest检验一般针对的是对来自同一分布的数据的均值进行检验，即检验该组数据的分布的均值是否为0,（可以构造统计量，验证分布的均值是其他值）。它重点比较的是这组数据分布的均值与你给他的均值，区别的显著性，如检验一组人的身高是否为之前的值等等。
2,Ttest2检验一般针对的是对来自两个不同样本的分布的分布均值的检验，原始零假设是均值相等，他不关心这两组数据具体来自于什么分布，比如，一组人的身高和体重数据，该检验假设的是这两组分布的均值是否相等，即身高和体重的平均数是否相等。
3,单因素ANOVA
单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。通俗地讲就是分析变量x的变化对变量y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。
一般的，方差分析都是配对的。
如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。
4多因素方差分析
多因素方差分析即分析多种因素对某一变量的影响有多大的统计分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，玉米的销量、玉米的价格、爆米花的价格（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是爆米花的价格越高，那么玉米的销量也是 越多的，所以它们之间成正比关系。但这显然是没有相关性的。因为爆米花的价格和玉米的销量均和玉米的温度有关，针对这类问题的分析时要用协方差分析。
