均值差异大但是t检验不显著_AB测试里的统计检验

在AB测试中，我们通常使用t检验来检验两个样本的均值是否有显著差异。但是，即使两个样本的均值差异很大，t检验也可能得出不显著的结果。这通常是因为样本量太小、方差过大或者数据不符合正态分布等原因导致的。

如果您的样本量很小，t检验可能会因为缺乏统计功效而无法检测到均值差异。在这种情况下，您可以考虑使用非参数检验，如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon秩和检验，这些检验不依赖于数据的正态分布。

如果您的样本方差很大，t检验可能会低估标准误差，导致不显著的结果。在这种情况下，您可以使用Welch's t检验，它可以在两个样本的方差不相等的情况下进行比较。

最后，如果您的数据不符合正态分布，那么t检验可能不适用。在这种情况下，您可以使用非参数检验或者进行数据变换，如对数变换或Box-Cox变换，使数据符合正态分布假设。

相关问题

处理均值的配对 较 法有 tukey 检验法和 fisher 最 显著性差异(lsd)法。

处理均值的配对较法有Tukey检验法和Fisher最显著性差异（LSD）法。Tukey检验法是一种多重比较方法，用于确定两个组均值之间的显著性差异。它计算了各组均值之间的差异，然后根据比较标准确定哪些均值之间存在显著差异。Tukey检验法的优点是控制了误报的概率，但需要注意的是，在样本容量较小时可能会导致较低的统计力。

另一种配对均值较法是Fisher最显著性差异（LSD）法。这种方法也是用于多组均值的比较，它计算了各组均值之间的差异，在两组间存在显著性差异时，会给出显著性检验结果。LSD法的优点是简单易用，但需要注意的是，它并不能控制全面的错误率，容易导致多重比较问题。

总的来说，Tukey检验法和Fisher最显著性差异（LSD）法都是用于配对均值比较的方法，二者在控制类型一错误率和简易操作性上存在不同。在选择使用哪种方法时，需要考虑到实际研究的需求和数据情况，并谨慎进行分析和解释结果。

对基因表达量FPKM建立差异显著性检验模型

差异显著性检验是在基因表达数据分析中常用的方法之一，用于确定基因在不同条件下是否存在显著差异的统计模型。对于基因表达量FPKM数据的差异显著性检验，可以使用一些常见的统计方法，如t检验、方差分析（ANOVA）或非参数检验等。

下面以t检验为例，介绍如何建立差异显著性检验模型：

1. 确定实验条件和样本组：
首先，确定你的实验条件和需要比较的样本组。例如，你可能有一个对照组和一个处理组，或者有多个处理组需要两两比较。

2. 数据预处理：
对于基因表达量FPKM数据，通常需要进行一些预处理，如去除低表达基因、归一化或转换为对数表达值等。

3. 建立假设：
根据实验设计和研究问题，建立统计假设。对于t检验，通常假设两组样本之间的均值相等，即原假设（H0）为两组样本均值无差异，备择假设（H1）为两组样本均值存在差异。

4. 进行统计分析：
使用适当的统计方法，比如独立样本t检验、相关样本t检验或方差分析，对样本组进行比较并计算p值。

5. 判断差异显著性：
根据计算得到的p值，结合预设的显著性水平（通常为0.05），判断差异是否显著。如果p值小于显著性水平，可以拒绝原假设，认为两组样本之间存在显著差异。

需要注意的是，差异显著性检验模型的选择可能会受到数据分布的影响，因此在应用中需要根据具体情况选择合适的方法。此外，还有一些其他的差异显著性检验方法，如DESeq、edgeR等，可以根据实际需求选择适合的方法进行分析。