看到过T检验适合小样本量的说法，尤其是对30以下的样本量。
按照谢老大的一个图示例子，照猫画虎做了个图形验证这个结论。
验证单样本T检验，思路如下：
1、随机生成10000个均值为1的数据；
2、将样本量i从10到1000循环，从10000个总数据中抽取i个数据并进行均值为1的T检验，针对每个i做10次取检 验p值的平均数；
3、记录样本量i和对应平均p值的对应编写，并画散点图。
从第一个图看出，样本量对检验的结果并没有很大的影响。
而传入检验的均值参数不是1：以0.9、0.8、0.7、0.6，直到0.6时才有显著的效果。
如第二图所示，但也是在样本量较大的时候，p值都表现在0.05的拒绝线以下。小样本中很多犯了取伪错误。
多运行几次0.6的效果不一（0.05线以下的点数），但总体都是大样本好于小样本。
自己从两图得出的结论是，T检验并不是小样本量的时候效果很好。有两个问题请教大家：
1、不知道这个验证靠谱不，在思路或基本概念上有没有很大的问题。
2、程序中用到了个for循环，因为循环体内的部分用到了计数i，用不了replicate。这种显式循环能有别的办法 替代么。
谢谢 ~~
代码如下