​​分析两组数据是否存在差异的核心方法是统计显著性检验，关键在于选择正确的检验工具（如t检验、卡方检验等）并确保数据满足假设条件（如正态性、方差齐性）。​​

1. ​​明确分析目标​​
   首先需确定比较的是均值、比例还是分布差异。例如，比较两种药物的疗效均值用t检验，分析用户性别与购买偏好的关联性则用卡方检验。

2. ​​检验方法选择​​

   • ​​t检验​​：适用于连续数据且两组样本独立或配对。独立样本t检验比较两组均值（如A/B测试结果），配对t检验用于同一组样本前后对比（如治疗前后血压值）。
   • ​​卡方检验​​：分析分类数据的独立性或同质性（如广告点击率是否与年龄段相关）。
   • ​​非参数检验​​（如Mann-Whitney U检验）：当数据不满足正态分布时替代t检验。

3. ​​假设与结果解读​​
   设定零假设（$H_0$：无差异）和备择假设（$H_1$：有差异）。若p值小于显著性水平（通常0.05），拒绝$H_0$，认为差异显著。需同时报告效应量（如Cohen's d）以衡量实际意义。

4. ​​工具与实操建议​​
   使用SPSS、R或Python快速完成检验，但需预先验证数据质量（如异常值、缺失值）。可视化工具（如箱线图）可直观展示差异。

​​总结​​：数据分析需结合统计方法与业务场景，避免仅依赖p值判断，应综合效应量与实际意义。定期复查数据假设条件，确保结论可靠。