Критерий для анализа сверхмалых выборок, выборки из 3 значений. Применение стат. анализа Опции

[Vitek_22]

Салют! Столкнулся с проблемой сравнения двух выборок, в каждой из которых по 3 значения. Это результаты иммуноблоттинга (определение концентрации целевого белка в пробе) очень ценных образцов, полученных от трансгенных животных. Но их - образцов, было всего 3 для каждой из групп (2 группы: интактная и подвергнутая воздействию исследуемого фактора). Покопавшись в литературе, нашёл статьи, где есть такие выборки и авторы как ни в чём не бывало используют t-критерий Стьюдента для сравнения средних. Нашёл статьи, где используют U-критерий Манна-Уитни... Скажем так, в биологии 3 образца - это нормально для публикации, если речь идёт об особо ценном и сложнополучаемом биоматериале (к примеру как у меня, когда животные практически не дают потомства). Т.е. представить эти данные можно и не стыдно. Но вот как сравнить, как показать, что эти выборки отличаются статистически значимо, иными словами, что наш исследуемый фактор значимо повлиял на концентрацию целевого белка?
Почитал ещё о таком методе, как ресамплинг или бутстреп, когда объём выборки искусственно увеличивают. Ну, не знаю насколько это правильно... также не нашёл софт и чёткого понимания как это сделать у меня нет.
Работаю в проге Statistica 12

Посоветуйте, как всё же обработать эти данные. Вот пример исходных цифр:
Выборка 1:
221,60112
305,217725
295,251684

Выборка 2:
371,3313
397,452722
437,212724

[Игорь]

Спасибо коллегам за подробный разбор. Проверил. Сначала огорчился. Но при анализе ошибок не обнаружил ни в своем посте, ни в постах уважаемых коллег (сделал небольшую поправку в документацию). Грубо говоря - одно и то же. Исправлять нечего. Следовало бы, конечно, пояснить, что такое p в листинге. В AtteStat это сделано, в том числе в руководстве, в StatAnt - нет. Последний проект вообще специфический - он был сделан не для пользователей, а для быстрой отладки расчетных методов студентами, использовался в качестве основы для пары дипломных проектов (продвинутые факторный анализ и разложения временных рядов - результаты в проект не вошли). Про Барнарда и Лемана-Розенблатта не могу согласиться - в текущем виде всё в порядке. Хотя за давностью уже не помню - возможно, какие-то версии и попали в состоянии отладки. Последняя на sourceforge лежит, пока не выгнали.

Впрочем, оба проекта давно (лет 7) не развиваются, не тестируются, известные ошибки не исправляются. Просто никому не нужно.

P.S. Автор отнюдь не наглый. И программы тоже.

Сообщение отредактировал Игорь - 9.06.2022 - 20:09