‌比较组间差异的核心方法是根据数据类型和实验设计选择统计工具。‌ ‌连续变量常用t检验或方差分析，分类变量优先卡方检验，非正态数据推荐非参数检验（如Mann-Whitney U），多组比较需校正多重性（如Bonferroni法）。‌

1. ‌连续变量的组间比较‌

   • ‌独立样本t检验‌：适用于两组数据且满足正态性、方差齐性（如比较男女身高差异）。
   • ‌配对t检验‌：用于同一组别前后测量对比（如服药前后血压变化）。
   • ‌单因素方差分析（ANOVA）‌：三组及以上比较（如不同教育水平收入差异），需事后检验（如Tukey法）定位具体差异组。

2. ‌分类变量的组间比较‌

   • ‌卡方检验‌：分析频数分布差异（如吸烟组与非吸烟组的肺癌发病率）。
   • ‌Fisher精确检验‌：样本量较小时替代卡方检验（如罕见病病例对照研究）。

3. ‌非参数检验‌

   • ‌Mann-Whitney U/Wilcoxon秩和检验‌：数据不满足正态分布时替代t检验（如满意度评分比较）。
   • ‌Kruskal-Wallis检验‌：多组非正态数据替代ANOVA（如不同地区环境污染物浓度排名差异）。

4. ‌复杂设计或协变量控制‌

   • ‌协方差分析（ANCOVA）‌：消除混杂变量影响（如比较减肥效果时控制基线体重）。
   • ‌混合效应模型‌：处理重复测量或嵌套数据（如临床试验中多次随访结果分析）。

‌总结‌：选择方法需综合考虑变量类型、数据分布、样本量及研究设计。若结果显著，需进一步计算效应量（如Cohen's d或Cramér's V）评估差异实际意义。