为了检测两批产品合格率的差异显著性，可以采用的分析方法有：

1. 卡方检验：适用于比较定类数据之间的差异显著性。如果合格率的数据是分类的（例如合格与不合格），可以使用卡方检验来分析两批产品之间的差异是否显著。
2. Z检验：适用于大样本（即样本容量大于30）的情况下，比较两个比例或平均数之间的差异显著性。如果两批产品的合格率可以转化为比例数据，Z检验可以帮助判断这两个比例是否有显著性差异。
3. 独立样本T检验：当数据满足正态分布且方差齐性时，可以使用独立样本T检验来比较两组数据的平均值是否有显著差异。如果两批产品的合格率数据符合正态分布，可以使用独立样本T检验来分析差异显著性。
4. Mann-Whitney U检验：这是一种非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。如果合格率的数据不满足正态分布的要求，可以考虑使用Mann-Whitney U检验来分析差异显著性。
5. 方差分析（ANOVA）：适用于三组或以上数据的差异显著性检验。如果需要同时比较多批产品的合格率，可以使用方差分析来判断它们之间的差异是否显著。
6. t检验：当比较两组小样本的平均数差异时，可以使用t检验。这适用于两组产品合格率数据的比较，尤其是在样本量较小的情况下。

总的来说，在选择具体的分析方法时，需要考虑数据的类型、分布特性以及样本的大小。如果数据不满足正态分布或者样本量较大，非参数检验如卡方检验和Z检验可能更为合适。而对于满足正态分布的数据集，T检验和方差分析（ANOVA）是常用的方法。在实际操作中，还需要根据数据的具体情况和研究目的来选择最合适的分析方法。