比较两组数据之间的差异性可以通过多种统计方法实现，具体选择哪种方法取决于数据的性质和研究目的。以下是一些常用的方法：

t检验

独立样本t检验：用于比较两组独立数据的均值是否存在显著差异。适用于数据符合正态分布且方差齐性的情况。

配对样本t检验：用于比较同一组数据在不同条件下的均值差异。适用于数据符合正态分布且方差齐性的情况。

方差分析（ANOVA）

单因素方差分析（One-way ANOVA）：用于比较三组或更多组数据的均值是否存在显著差异。适用于数据符合正态分布且方差齐性的情况。

重复测量方差分析（MANOVA）：用于比较三组或更多组数据在不同时间点的均值差异。

非参数检验

Mann-Whitney检验：用于比较两组独立数据的均值是否存在显著差异，适用于数据不符合正态分布的情况。

Wilcoxon检验：用于比较配对样本的均值差异，适用于数据不符合正态分布的情况。

Kruskal-Wallis检验：用于比较三组或更多组独立数据的均值是否存在显著差异，适用于数据不符合正态分布的情况。

数据透视表

通过数据透视表可以直观地比较两组数据的相似性和差异性。可以快速识别出相同和不同的数据项。

可视化展示

直方图：用于展示数据的分布情况，可以直观地比较两组数据的分布差异。

箱线图：用于展示数据的离散程度和异常值，可以直观地比较两组数据的分散情况。

函数法

VLOOKUP函数：可以用来比较两组数据中的特定值是否相同或不同。

条件格式化

通过条件格式化可以高亮显示重复的数据，从而快速识别出不同之处。

删除重复项

通过删除重复项功能可以找出两组数据中不同的数据项。

建议

数据预处理：在进行差异性比较前，确保数据符合基本假设，如正态分布和方差齐性。

方法选择：根据数据的性质和研究目的选择合适的统计方法。

多重比较：如果比较的是多组数据，可以考虑使用多重比较方法，如Tukey's HSD检验等。

可视化辅助：利用可视化工具辅助分析，可以更直观地理解数据差异。

通过以上方法，可以系统地比较两组数据之间的差异性，从而得出有意义的结论。