如果是同样两组数据，你分别做t检验和方差分析，那么最终分析的结果理论上应该是一样的，因为在两水平均值比较的情况下，方差分析和t检验等价，二者的公式可以互相推导，因此理论上不会出现不一致。
但是，尽管等价，软件实现每种分析的参数估计方法和计算方法却可能不同，这样，当你的数据的效应量不够大的情况下，有可能存在一个显著，另一个不显著。
这时候怎么办？最好的办法是结合效应量做出推断，比如你可以计算t检验的效应量cohen d值或者方差分析的效应量eta平方，如果达到了经验上认为的比较大的水平，那么可以认为是有效应的，你就可以参照那个得出显著结果的方法。如果效应量比较小，那么即便显著，也只能说明这个效应不是随机误差造成的，有统计学意义，但因为效应过小，没有实际意义(比如理论上只要样本容量足够大，无论多么小的关系都能被检验出来，比如身高1.7000001米和1.7000002米有差异，但在我们看来这种差异没有什么实际意义)。这时候无论你用的是哪个方法，最终的结论都应该是效应无意义，不用纠结哪个显著哪个不显著。
