ANOVA 是方差分析方法，如果您一點統計學原理都不懂我只能描述一下其用法。方差分析就是從方差入手，考察不同的控制變數對觀測變數值的影響。比如農作物的產量是否與地理位置的不同而不同，學生的成績是否因為家庭環境的不同而不同，等等。具體原理就是控制變數（地理位置，家庭環境）的影響與隨機因素的影響誰更加突出。如果控制變數的影響更大那麼認為控制變數起作用。具體應用時條件較多，例如同方差的假定等等。ANOVA with blocks我還真沒有聽說過，翻譯不準。不知道是不是多因素方差分析裡的，那就介紹下多因素方差分析，還是舉例來說，像考察小麥的產量，小麥的產量跟土地不同的地塊有關係，看看是否不同的地塊存在不同的產量，這是單因素方差分析要解決的問題，而除此之外考察小麥的不同品種、不同地塊對產量的影響，將控制變數擴充套件到兩個及兩個以上就是多因素方差分析要解決的問題。

Fisher是個統計學家，並不是種統計方法，以Fisher命名的統計學方法我知道的不多，在判別分析中只知道有Fisher判別。

Mann-whitney檢驗屬於非引數檢驗中的一種方法，用來對兩總體的分佈進行判斷。考察兩組獨立的樣本來自的兩個總體分佈是否存在差異。透過研究兩組樣本的平均秩來實現。數學上的推導我是看不太明白，秩就是說變數值排序的名次。這個方法使用的方面與分析差不多，比如檢驗兩不同品種小麥的產量，兩種節能燈的使用壽命是否不同，不一樣的是採用檢驗的原理不同。具體您可以找一本介紹非引數檢驗的書來看。我也很難將清楚。

Pearson也是個統計學家。我所知道的只有Pearson相關係數。具體我在別人的部落格裡看到有介紹http://blog.163.com/jiajia820916/blog/static/2830291020083921756775/

可以參考還有sas的程式。我也不過多贅述了。

Unpaired T-test是未配對樣本T檢驗，屬於引數檢驗中的內容，與非引數檢驗類似，都是根據樣本對總體進行推斷，屬於推斷統計中的內容。不同的是引數檢驗首先對兩總體的分佈進行假定，而非引數統計則不需要。未配對樣本也可以說獨立樣本T檢驗，主要是推斷兩個總體均值是否存在差異。例如考察兩個地塊小麥產量的均值是否不同。具體的計算方法在數理統計中有介紹，隨便找本書就有，也不是很難懂。

像方差分析、判別分析、Mann whiney檢驗、獨立樣本t檢驗，都是考察不同影響因素對被影響因素是否產生影響。但是原理不同。具體應用的時候要看你分析問題的目的。其實統計上沒有對錯，只有好壞。