我有两个数据集，每个数据集有 35 个点。我知道两者都是从方差相等的正态分布中提取的。两个样本的 t 检验表明它们具有相同的均值，但 p 值接近我的 alpha。
知道它们是具有相等方差的正态分布，仅使用相对样本均值创建正态分布，从每个样本中抽取 1,000 个点，然后执行两个样本的 t 检验是否有意义？
这样做会很有成效吗，即我可以期待学到新的东西吗？
我可以重新采样两个数据集然后执行 t 检验吗？
机器算法验证
t检验
重采样
2022-04-02 20:45:10
2个回答
不，您将确保自己最终拒绝对于足够大的样本量的相等性原假设（除非样本均值之间的差异很小，否则 1000 应该可以解决问题）。所有这一切都是为了确认您已经知道样本均值不同的观察结果。
但为什么？您的数据尽可能理想。它几乎满足了大二统计的所有假设。人们只写这类问题。
重采样让您面临模拟噪音，您可能会因为模拟错误而错误地拒绝/未能拒绝。统计显着性本身并不显着。
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