独立した３群以上の平均値の差の検定，例えば対照群（Ｃ群）と，降圧剤X服用群（Ｘ群），降圧剤Ｙ服用群（Ｙ群）（それぞれの群で，被検者（ラット でもいいですが）はまったく別の人々）では，Studentのt検定は使ってはいけません．なぜですかって，聞かないでね．t-検定の誤用の理由をどうし ても知りたい人は下記の解説をお読み下さい．

栗谷典量．医学統計の誤り．”なぜ，いけない？””どこが，わるい？”．小児内科．29;1997:1329-1336．
それと，上記論文に対する細かい突っ込み（オタクの人向け）
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/iron/kuritani1.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/iron/kuritani2.html

では，多群間の平均値の差の検定はどうしたらよいのか？それを以下に解説します．

１．まず，Bartlettの検定（Studentのt検定の前にF検定をして2群の分散（値のばらつきの程度）が等しいかどうか見なくてはならないことを知っていましたか？それと同じ事です）をして，Ｃ，Ｘ，Ｙの各群の分散が等しいかどうかを検定します．

２．Bartlettの検定の結果，各群の分散が等しければANOVAが使えます．ANOVAはその名の通り分散分析ですから，各群の分散 が等しくなければ使えません．各群の分散が等しくなければ，Kruskal-Wallisを使って検定します．Kruskal-Wallisはノンパラメ トリックな（分散に依存しない）検定ですから，各群の分散が異なる場合でも使えます．

３．ANOVAにせよ，Kruskal-Wallisにせよ，Ｃ群，Ｘ群，Ｙ群のいずれかの間に平均値の有意差があるということがわかる だけで，ではそれが，Ｃ群とＸ群の間なのか，Ｃ群とＹ群の間なのか，Ｘ群とＹ群の間なのかという事はわかりません．具体的にどの群間に差があるのが知るた めには，post-hoc mutiple comparisonをしなくてはなりません．post-hoc mutiple comparisonには大きく分けて２種類あります．

1) すべての群間での平均値の差の有無を知りたいとき
2) Ｃ群とＸ群，Ｃ群とＹ群の間だけで，Ｘ群とＹ群の間の差は知らなくてもいい（あるいは知りたくない）とき．

1)には，Fisher, Scheffe，2)にはDunnetなどのpost hoc検定があります．それぞれ有意差の出やすさなどに特徴があり，適当に使い分けます（＾＾）．

なお，独立２群の平均値の差の検定で，F検定で分散が等しくないと出たときはStudentのt検定は使えません．その場合には，Mann-WhitneyのU検定や，Cochran-Coxの検定，あるいはWelch検定を使います．

参考：

池田洋一郎さんの解説（私と苗字は同じですが赤の他人です）とエクセルの表は参考になります．