t检验和方差分析都是常用的统计方法，它们在数据分析中都有着重要的作用，但是两者在应用上有着不同的场景和目的。

首先，t检验是一种用于判断两组样本平均值是否有显著差异的方法。它的主要应用场景是在两个样本之间进行比较，例如比较两组人群的身高、体重等指标，或者比较同一组人在不同时间点的指标变化。t检验的基本原理是通过计算样本均值和标准误差，来确定两组样本均值之间的差异是否显著。如果t值大于一定的临界值，那么就认为两组样本的均值差异是显著的。

与之相比，方差分析则更加注重多组样本之间的比较。它的主要应用场景是在三个或以上的组别之间进行比较，例如比较不同年龄段、不同治疗方法等多个组别的效果差异。方差分析的基本原理是通过计算组间和组内的方差，来确定不同组别之间的差异是否显著。如果F值大于一定的临界值，那么就认为不同组别之间的差异是显著的。

在联系上，t检验和方差分析都是用于判断样本差异是否显著的方法，只是应用场景不同。此外，方差分析也可以用于判断不同因素对样本变异的影响程度，从而帮助我们确定影响因素和优化研究设计。

总结来说，t检验和方差分析都是常用的统计方法，它们在应用上有不同的场景和目的，但是都可以帮助我们判断样本差异是否显著，为研究提供有力的数据支持。