小样本资料的.
小样本资料的差异显著性检验
58.3 59.2 58.6 60.6 60.3 59.5 59.1 58.0 61.0 58.9 n = 10 下面我们作统计分析
由于是小样本，且总体方差为未知 因此应使用 t-test 进行分析 （请同学们先自行立题、计算）
首先计算平均数和标准差，得：
x 59.35 s 0.999
s 0.999 sx 0.32 n 10
一、成组数据的平均值比较
方法介绍：
在一个总体中，随机地抽取两个样本，在这两个样
本中，被抽取的个体是相互独立的，且基本条件
（如品种、日龄、性别、体况等）都应一致、均
匀，必要时须作适当的调整，尽可能使两个组在 样本量上一致，各组的基本情况一致 随机地指定一组作处理，另一组作对照
一定要注意其中的任意一组作处理，一组作对照， 而不能事先规定哪一组做处理，哪一组作对照
典规定 （试想一下，该题可以用一尾检验吗？）
我们有三个公式用于单个样本的统计假设检验：
u x
x
x u sx
t
x sx
能说出这三个公式各自的使用场合和它们之间的区 别吗？
第二节 两个样本平均值相比较的 统计假设检验
很多情况下，我们不只是将样本平均数与总体平均
数相比较
而是做一个试验，这个试验中设置两个组，一个组
间应有较大的差异
2、选取若干个动物，每一个动物在试验前测定一 次，试验后测定一次，这样的两次记录就是配对 数据，如同一个人吃早饭前后各测一次血糖值， 这同一个人的两次血糖值就是一对数据，若干个 人就有若干个数据对 3、同一个体的不同部位可以配成一对，如一个兔 子的左右体侧，就可以配成一对，若干个兔子的 不同体表就是若干对
4、同一个动物的不同试验时期所施加的不同处理 形成一个对子，如一只猪在第一试验期施加 A 处 理，在第二试验期施加 B 处理；或第一试验期施 加处理，第二试验期作对照
医学统计学各种资料比较选择方法小结
医学统计学各种资料比较选择方法小结一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bon ferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。
如果Kruskal W allis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的W ilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。
2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c22)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验3.2×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验3)行变量和列变量均为无序分类变量(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验4.R×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal W allis的秩和检验2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero c orrelation analysis的CMH c23)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析4)列变量和行变量均为无序多分类变量，(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验三、Poisson分布资料1.单样本资料与总体比较：1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
小样本 的差异显著性检验
当两样本量相等时：n1 n2 n
则： sx1x2
n1 s12s2 2 nn1
s12s2 2 n
在小样本时，两样本平均数差的标准化
x1x212 是服从 t 分布的
sx1x2
因此： tx1x212
sx1x2
由于我们在之前的无效假设是：H0 :1 2 （备择假设是： HA:12 ） 因此这一式子可以简化为：t x1 x 2
显然，这两个厂家的药物是相互独立的，试验所用 动物也是独立的；样本较小
因此应使用成组数据的 t-test 进行分析 （同学们先行分析）
先做预备计算，将两个样本的平均值、方差等计算
出来：n1 10 x1 49.95
n 2 8 x2 48.70
s12 1.225 s22 1.074
sx1x2 1.1591108 10.51
根据统计假设检验的基本原理可知，假设检验的关 键是根据统计量的分布计算实得差异（即表面效 应）由抽样误差造成的概率
测验的统计量分布服从 u- 分布或 t- 分布，所以单 个平均数的假设检验可分为 u-test 和 t-test 两种
一、总体方差已知时单个平均数的假设检验
当总体方差 2 已知，不管样本多大，均可用 u- 分
布计算实得差异由抽样误差造成的概率，所以称 u-test u- 检验（u-test）的方法和步骤见前一章内容 （请逐一回忆一下检验公式和检验步骤）
二、总体方差未知时单个样本平均数的假设 检验
（一）当总体方差未知、而样本较大时，可以使用 u- 分布计算实得差异由抽样误差造成的概率
因此，其检验还是 u-test
一定要注意其中的任意一组作处理，一组作对照， 而不能事先规定哪一组做处理，哪一组作对照
生物统计学习题集答案
.. 生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为 连续 变量和 非连续 变量。
2 样本统计数是总体 参数 的估计量。
3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断 总体 的一门学科。
4 生物统计学的基本内容包括_试验设置、统计分析_两大部分。
5 统计学的发展过程经历了 古典记录统计学、 近代描述统计学现代推断统计学 3个阶段。
6 生物学研究中，一般将样本容量 n大于等于 30称为大样本。
7 试验误差可以分为__随机误差 、系统误差 两类。
二、判断（-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。
（-）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。
(+) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。
（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。
三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。
连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。
准确性：也称准确度指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近的程度。
精确性：也称精确度指在调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小。
第二章 试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 1 资料按生物的性状特征可分为资料按生物的性状特征可分为资料按生物的性状特征可分为_________数量性状资料数量性状资料数量性状资料__变量和变量和______变量性变量性状资料状资料__变量。
2 2 直方图适合于表示直方图适合于表示直方图适合于表示______计量计量计量 、、 连续变量连续变量__资料的次数分布。
3 3 变量的分布具有两个明显基本特征，即变量的分布具有两个明显基本特征，即变量的分布具有两个明显基本特征，即__集中性集中性__和____离散性离散性离散性__。
4 4 反映变量集中性的特征数是反映变量集中性的特征数是反映变量集中性的特征数是______平均数平均数平均数______，反映变量离散性的特征，反映变量离散性的特征数是数是______变异数（标准差）变异数（标准差）变异数（标准差）__。
小样本目标检测项目
小样本目标检测项目
1. 数据收集与标注，由于数据量较少，可能需要通过各种途径来收集图片或视频数据，同时也需要对这些数据进行标注，确保每个目标都被正确标记，这可能需要耗费大量的人力物力。
2. 模型选择与训练，针对小样本目标检测项目，通常需要选择适合小样本训练的模型，比如基于少样本学习的模型或迁移学习模型。
在选择模型的同时，需要进行大量的训练和调参工作，以获得较好的检测效果。
3. 数据增强与预处理，考虑到数据量较少，可以通过数据增强技术来扩充数据集，比如随机裁剪、旋转、翻转等操作，同时也需要进行数据预处理，确保数据质量和多样性。
4. 模型评估与优化，在训练完成后，需要对模型进行评估，比如计算准确率、召回率、F1值等指标，同时也需要根据评估结果对模型进行优化，以提高检测效果。
5. 部署与应用，最后，在模型训练完成后，需要将模型部署到实际的应用场景中，可能涉及到嵌入式设备、云端服务器等不同的
部署方式，同时也需要考虑模型的实时性和稳定性。
总的来说，小样本目标检测项目需要综合考虑数据收集、模型选择与训练、数据增强与预处理、模型评估与优化以及部署与应用等多个方面，以确保项目能够取得较好的效果并成功应用到实际场景中。
医学科研设计试题剖析
医学科研设计试题剖析科研论文一．最佳选择题1、科研工作的第一步，也是科研工作的关键是：---（A）A.课题选题B.收集资料C.整理资料D.分析资料E.开题报告2、科研选题的意义在于:---（E）A.科研选题关系到整个科研工作的成败B.科研选题关系到科研人员的个人成才C.科研选题关系到科学技术与社会经济协调发展D.科研选题关系到科研管理活动的效能E.以上都正确3、科研选题范围要有利于：---（E）A.有利于经济建设和社会发展及重大疾病的防治B.有利于扬长避短，发挥优势，使某些研究形成“拳头”课题C.有利于利用现有的人力、设备、集中投资，解决有可能突破的问题D.有利于贯彻“以应用研究为主，重视基础研究，加强开发研究E.以上都正确4、不属于艾滋病防治研究重点的是：---（D）A.群体预防研究B.检测诊断方法及检测试剂研究C.预防疫苗的研究D.个体预防研究E.治疗AIDS的药物研究5、科研设计的作用为：----（E）A.可以减少的人力，物力和时间B.可以取得较为可靠的资料C.可对实验数据的误差大小做出比较准确的估计D.提高实验效率E.以上都是6、在整个调查设计中占主要地位的是(C)A.整理资料的计划B.分析资料的计划C.搜集资料的计划D.研究计划E.选择调查方法7、医学科研设计中对照的意义：----（E）A.排除或控制自然变化对观察结果的影响B.鉴别处理因素与非处理因素的差异C.可找出综合因素中的主要有效因素D.通过对照可消除或减少实验误差E.以上都是8、搜集资料时要遵循的3个原则为(B)A.对照、随机、重复B.准确、完整、及时C.细心、耐心、及时D.随机、准确、及时E.检查、核对、仔细9、以下检验方法除下列哪一种外，其余均属于非参数统计方法(D)A.Friedman,sM检验B.H检验C.配对设计符合秩和检验D.t检验E.查r s界值表法10、总体分布类型不清小样本资料的均数比较可采用: (A)A. t 检验B. 秩和检验C. χ2检验D. u 检验E. 查r界值表法11、在假设检验中，当t<="">A.P>0.05B.P<0.05C.P>0.01D.P<0.01E. 0.01<p<0.05< bdsfid="131" p=""></p<0.05<>12、以下关于抽样调查的正确叙述是(E)A.抽样调查节省时间、人力和物力B.抽样调查适用于调查变异较大的资料C.抽样调查的设计简单，资料容易分析D.抽样调查适用于调查疾病发生频率较低的疾病E.抽样调查的调查工作不容易做的细致，常难免漏查调查对象13、以下是病例对照研究的特点，除了(C)A.设立对照B.属于观察性研究方法C.可以估计疾病的患病率D.观察方向由”果”至”因”E.可以从调查资料中估计比值比14、以下是病例对照研究的用途，除了（A）A.探索病因B.建立病因假说C.检验病因假说D.验证病因假说E.为进一步研究提供线索15、以下是病例对照研究中匹配的目的，除了（D）A.可提高流行病学调查效率B.研究匹配因素对研究结果的影响C.控制匹配因素对研究结果的干扰D.使病例组和对照组的某些特征一致E.使匹配因素对病例组和对照组的影响均衡16、应用队列研究的方法探讨吸烟和肺癌的发病关系，研究设计的原则，应该选择的研究对象是（B）A.吸烟的人群B.患有肺癌的人群C.未患肺癌的人群D.患有肺癌且吸烟的人群E.未患有肺癌而吸烟的人群17、队列研究中最容易发生的偏倚是（B）A.混杂偏倚B.诊断怀疑偏倚C.失访偏倚D.报告偏倚E.回忆偏倚18、在队列研究中,估计某因素与某疾病关联强度的指标是（B）A.ORB.RRC.总人群中该病的发病率D.暴露人群中该病的发病率E.总人群中可疑危险因素的暴露率19、按照一定的顺序，机械地每隔一定数量抽取一个观察单位进入样本的抽样方法称为（B）A.单纯随机抽样B.系统抽样C.分层抽样D.整群抽样E.多阶段抽样20、灵敏度是指（E）A.试验检出阴性的人数占有病者总数的比例B.试验检出阳性的人数占无病者总数的比例C.筛检阳性者中真正成为病人的可能性D.试验检出阴性的人数占无病者总数的比例E.试验检出阳性的人数占有病者总数的比例二．多项选择题1、科研选题的可行性取决于下列哪些条件：（A B C D）A.是否有足够数量的研究对象－病人(或动物）B.研究方法是否容易为病人所接受也是可行性中的问题C.是否有技术力量和设备D.是否有足够研究经费E.与研究经费无关2、属于结核病防治研究重点的是：（B C D E）A.发病机理研究B.结核病诊断新技术基础研究C.结核病诊断新方法基础研究D.抗结核病新药研究E.新的疫苗的研制3、调查计划的内容包括：（A B C）A.明确调查目的和指标；B.确定调查对象和观察单位；C.确定调查项目和设计调查表；D.选择调查方法E.确定资料的收集方法4、影响实验结果的因素很多，实验设计时应注意以下几点：（AB C D）A.抓住实验中的主要因素B.找出非处理因素C.明确处理因素与非处理因素D.处理因素要标准化E.以上都不是5、医学论文按论文资料来源分为：（A E）A.原著B.基础医学论文C.预防医学论文D.康复医学论文E.编著三、名词解释1、特异度---即真阴性率。
医学统计学第二版高等教育出版社课后习题答案
第一章绪论1.举例说明总体和样本的概念。
研究人员通常需要了解和研究某一类个体，这个类就是总体。
总体是根据研究目的所确定的所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的集合，通常有无限总体和有限总体之分，前者指总体中的个体是无限的，如研究药物疗效，某病患者就是无限总体，后者指总体中的个体是有限的，它是指特定时间、空间中有限个研究个体。
但是，研究整个总体一般并不实际，通常能研究的只是它的一部分，这个部分就是样本。
例如在一项关于2007年西藏自治区正常成年男子的红细胞平均水平的调查研究中，该地2007年全部正常成年男子的红细胞数就构成一个总体，从此总体中随即抽取2000人，分别测的其红细胞数，组成样本，其样本含量为2000人。
2.简述误差的概念。
误差泛指实测值与真实值之差，一般分为随机误差和非随机误差。
随机误差是使重复观测获得的实际观测值往往无方向性地围绕着某一个数值左右波动的误差；非随机误差中最常见的为系统误差，系统误差也叫偏倚，是使实际观测值系统的偏离真实值的误差。
3.举例说明参数和统计量的概念。
某项研究通常想知道关于总体的某些数值特征，这些数值特征称为参数，如整个城市的高血压患病率。
根据样本算得的某些数值特征称为统计量，如根据几百人的抽样调查数据所算得的样本人群高血压患病。
统计量是研究人员能够知道的，而参数是他们想知道的。
一般情况下，这些参数是难以测定的，仅能够根据样本估计。
显然，只有当样本代表了总体时，根据样本统计量估计的总体参数才是合理的。
4.简述小概率事件原理。
当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学上习惯称该事件为小概率事件，其含义是该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不可能发生，这就是所谓的小概率事件原理，它是进行统计推断的重要基础。
第二章调查研究设计1.调查研究主要特点是什么？调查研究的主要特点是：①研究的对象及其相关因素（包括研究因素和非研究因素）是客观存在的，不能人为给予干预措施②不能用随机化分组来平衡混杂因素对调查结果的影响。
t检验
t 检验（t-test）是利用t分布来进行统计量 检验（ test）是利用t 的概率计算的假设检验方法。它主要应用于总体 的概率计算的假设检验方法。它主要应用于总体 方差未知时的小样本资料 n<30） 方差未知时的小样本资料（n<30）。 的小样本资料（
S 均数标准误 S x＝ n
其中， 其中，
【例4-3】某名优绿茶含水量标准为不超过5.5 某名优绿茶含水量标准为不超过5.5 ％。现有一批该绿茶 从中随机抽出8 现有一批该绿茶， ％。现有一批该绿茶，从中随机抽出8个样品测 定其含水量， 5.6％， ％，标准差 定其含水量，平均含水量 ＝5.6％，标准差 S＝0.3％。问该批绿茶的含水量是否超标？ 0.3％。问该批绿茶的含水量是否超标？ ％。问该批绿茶的含水量是否超标 符合t检验条件，为单尾检验。 符合t检验条件，为单尾检验。 1） （1）提出无效假设与备择假设
µ H0： ≤ µ ＝5.5％， A： > µ0 ％，H µ ％，
0
x
（2）计算 t 值 ）
S 0.003 ＝ .001 Sx ＝ ＝ 0 n 8 x − µ0 0.056−0.055 t＝ ＝ ＝ .000 1 Sx 0.001
df =n −1= 8−1= 7
（3）查临界t值，作出统计推断 查临界t
（4）查临界t值，作出统计推断 查临界t
由 =15， 值表（附表3 df =15，查t值表（附表3）得
t0.01（15）=2.947，因为|t|>t0.01， =2.947，因为| |>t P<0.01， 故应否定H0，接受HA， 表明 <0.01， 故应否定H 新老工艺的每100g加工出的果冻量差异极 新老工艺的每100g加工出的果冻量差异极 显著。（在统计量t上标记**） 显著。（在统计量 上标记**） 。（在统计量t
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u-分布计算实得差异由抽样误差造成的概率
因此，其检验还是 u-test
（请回忆一下以上两种 u-test 的共同点和不同点：
公式的不同，哪里不同？）
（二）总体方差未知，且样本较小时的单个样本平
均数的假设检验
实际上，在很多情况下，总体方差往往是未知的，
而由于各种条件的限制，试验的样本又不可能很 大，即只能用小样本来作试验，或调查时抽取的 样本较小 因此，总体方差未知、样本较小是试验中最常见的 一种情况
在第四章讨论 t- 分布时，我们已经知道，总体方差
2 未知、且样本较小时，可以用 s 代替 ，其统计 x 量 就不再服从标准正态分布，而是服从 tsx 分布： x
2
t
sx
（请回忆一下 t- 分布曲线及其特点） t- 分布曲线受自由度制约，不同自由度下的 t- 分布 曲线其形状是不同的，因此不同自由度下算得的 t- 值落在某一范围内的概率值也随自由度的不同
x 请说出这三个公式各自的使用场合和它们之间的区
x u sx
x t sx
别
第二节 两个样本平均值相比较的统计 假设检验
很多情况下，我们不只是将样本平均数与总体平均
数相比较
而是做一个试验，这个试验中设置两个组，一个组
作试验，施加某种试验条件（即处理），另一个 组作对照，试验完了将这两个组的试验数据进行 比较 这种试验可以采用两种方法进行： 一种方法是这两个组是相互独立的：一组作处理， 一组作对照
素C，现对某厂生产的一个批次的这种营养品进
行检测，得如下 VC 含量，试问该批次药物中的 VC 含量合格吗？
47.3 48.2 47.6 49.8 50.3 48.5 49.1 48.0 52.0 47.9 n = 10
下面我们作统计分析
由于是小样本，且总体方差为未知 因此应使用 t-test 进行分析 （请同学们先自行立题、计算）
s 0.089 s 0.026 计算 x 和 t 值： sx n 12
x |1.025 1.05 | t 0.96 sx 0.026
查附表4（t分布表），得知自由度为 df = 12-1 =11
时的
t0.05,11 2.201
t0.01,11 3.106
本例中所得
t 2.451 t0.05,9 2.262 即 p 0.05
第三步，结论：否定无效假设，即该批次药物的 VC 含量显著低于药典规定 （试想一下，该题是否可以用一尾检验？）
上例也可以设立一个正常范围，检查样本的平均值
是否在这一范围内
现在我们有三个公式用于单个样本的统计假设检验：
u x
另一种方法是配对试验
下面我们先讨论两个组是相互独立的情况
这种统计假设检验的方法称为成组数据的比较
一、成组数据的平均值比较
方法介绍：
在一个总体中，随机地抽取两个独立样本，在这两
个样本中，被抽取的个体是相互独立的，且基本
条件（如品种、日龄、性别、体况等）都应一致、
一、总体方差已知时单个平均数的假设检验
当总体方差 2 已知，不管样本多大，均可用 u-分布 计算实得差异由抽样误差造成的概率，所以称 utest u- 检验（u-test）的方法和步骤见前一章内容
（请逐一回忆一下检验公式和检验步骤）
二、总体方差未知时单个样本平均数的假设 检验
（一）当总体方差未知、而样本较大时，可以使用
而不同
下面我们用例子来说明这一类型的 t-test
例：某一地区根据多年资料，得出初生仔猪的平均
体重为 =1.05kg，今在该地随机抽样调查一批
初生仔猪（n=12），得体重为：
1.05，1.00，1.15，1.10，0.95，0.90，1.05，0.90，1.15， 0.95，1.10，1.00 kg
首先我们计算该样品的平均数和标准差，得：
x 48.87
s 1.458
第一步，设立无效假设
设： H0 : 50
s 1.458 sx 0.461 n 10
vs
Байду номын сангаас
H A : 50
t 0.461 2.451
第二步，计算 t 值： | 48.87 50 | 查 t 值表，得： t0.05,9 2.262
第六章
小样本资料的 差异显著性检验
本章主要介绍小样本时单个均数、两 个均数的假设检验，单个率、两个率 间的假设检验。应重点掌握各种情况 下的t检验方法，正确区分成组资料 和配对资料
在上一章中，我们系统介绍了抽样分布和统计推断
的基本原理和基本方法，即通过随机抽样的方法
获得某一特定总体的随机样本，用这一样本进行
问：该批仔猪在体重方面是否符合该地区初生仔猪
的特征（即，该场的饲养管理水平是否正常）？
该例样本量不大（n =12 <30） 因此符合总体方差未知、且是小样本的情况，应使 用 t-test 来进行检验
=1.05kg，样本 x = 1.025kg，s= 0.089 kg 已知：
检验步骤如下：
设 H0 : 1.05 kg vs H A 1.05 kg
t 0.96 t0.05,11 2.201
所得 t 值的概率 p 0.05 因此，应接受无效假设
（这里就自然摒弃了备择假设，但不需写出来）
即：该批仔猪的初生体重符合该品种初生仔猪的体
重特征
这也在一定程度上说明该猪场对母猪的饲养管理是 正常的
再举一例：
药典规定，每 100g 某药物中应含有 50mg 的维生
试验，并对试验后所得资料进行分析，通过统计 推断来定性或定量地分析研究总体的特征 本章主要介绍总体方差未知、且样本较小时不同资 料类型的统计推断——差异显著性检验（假设检
验）的具体方法
第一节 单个平均数的假设检验
单个平均数的假设检验是检验一个样本所属的总体
平均数 0与一个特定（已知）总体平均数 间是
否存在显著差异的一种统计方法，也可理解为检
验一个样本是否来自某一特定（已知）总体的统
计分析方法 根据统计假设检验的基本原理可知，假设检验的关 键是根据统计量的分布计算实得差异（即表面效 应）由抽样误差造成的概率 测验的统计量分布服从 u- 分布或 t- 分布，所以单
个平均数的假设检验可分为 u-test 和 t-test 两种