t检验和u检验的适用条件联系紧密：样本来自正态总体或近似正态总体；两样本总体方差相等，即具有方差齐性。在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果亦不会有太大影响；两组样本应相互独立。

t检验和u检验的主要区别如下：

一、作用不同

1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。

二、适用条件不同

u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。

三、应用不同

1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显著。

2、u检验：应用领域于数理化学。

参考资料来源：

百度百科-u检验

百度百科-t检验