t检验和卡方检验都是统计学中用于比较两个样本均值是否有显著差异的方法，但它们的原理、适用场景和结果表示有所不同。
1、原理：t检验基于正态分布假设，通过计算样本均值与总体均值之间的t值，来判断两个样本均值是否存在显著差异，而卡方检验则是基于独立性假设，通过计算观察频数与期望频数之间的比例，来衡量两个分类变量之间的关系是否显著。
2、适用场景：t检验适用于连续型数据的两组比较，如不同年龄段的血压水平；而卡方检验适用于分类数据的两组或多组比较，如不同性别的患病率。
3、结果表示：t检验的结果表示为t值和对应的p值，t值越大(如大于临界值),p值越小(如小于0.05),表示拒绝原假设(两组均值相等)的概率越大，即两组均值存在显著差异，卡方检验的结果表示为自由度、期望频数和实际频数，通过计算它们之间的比例，可以得到卡方值和对应的p值，卡方值越大(如大于临界值),p值越小(如小于0.05),表示拒绝原假设(两组分类变量之间无关)的概率越大，即两组分类变量之间存在显著关系。
