​​两组数据的统计差异主要通过假设检验（如t检验、卡方检验）和效应量（如Cohen's d、相对风险）来量化，核心步骤包括：明确数据类型→选择检验方法→计算差异显著性→评估实际差异大小。​​

1. ​​数据类型决定方法​​：连续型数据（如身高、温度）常用t检验或方差分析；分类数据（如性别、满意度等级）适用卡方检验或Fisher精确检验。非正态分布或小样本可改用曼-惠特尼U检验等非参数方法。

2. ​​假设检验判断显著性​​：t检验通过p值判断两组均值差异是否显著（p<0.05为统计显著）；卡方检验分析频数分布差异。注意控制I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）。

3. ​​效应量衡量实际意义​​：p值仅反映差异是否偶然，效应量如Cohen's d（均值差/标准差）或相对风险（RR）量化差异程度。例如d=0.8表示大效应，RR>1说明暴露组风险更高。

4. ​​可视化辅助分析​​：箱线图展示中位数和离散度，柱状图对比均值，散点图叠加趋势线可直观呈现差异方向与离群值影响。

统计差异需结合专业意义解读——显著结果未必有实际价值，而微小差异在样本量大时也可能显著。始终优先根据研究问题选择方法，并报告置信区间增强结果可信度。