在统计力学中，麦克斯韦-玻尔兹曼统计（Maxwell-Boltzmann statistics）和费米-狄拉克统计（Fermi-Dirac statistics）是描述粒子分布的两种不同统计模型。它们适用的条件主要取决于粒子的自旋和系统的粒子密度。

麦克斯韦-玻尔兹曼统计适用于以下条件：

1. 粒子的自旋可以是整数或半整数，且粒子间可以区分。
2. 粒子的密度较低，以至于一个粒子占据一个量子态的概率远小于1，即粒子间不容易发生量子态的重叠。
3. 系统的温度相对较高，使得量子效应变得不那么显著。

费米-狄拉克统计则适用于：

1. 粒子为费米子，即自旋为半整数的粒子，如电子、质子和中子。
2. 粒子密度较高，以至于一个量子态可以被多个粒子占据，但根据泡利不相容原理，每个量子态最多只能有两个费米子（自旋相反）。
3. 系统的温度较低，量子效应显著，粒子的量子态需要严格区分。

总的来说，当粒子间可以视为经典粒子，即粒子间相互作用可以忽略，且粒子的量子态不重叠时，可以使用麦克斯韦-玻尔兹曼统计。而当粒子的量子效应显著，且粒子间不能区分，需要考虑泡利不相容原理时，则使用费米-狄拉克统计。