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

[comisora]

2 100$

У меня опыта создания пакетов нет (да и не гуру я), хотя наслышан про функцию package.skeleton(). В моей области я редко видел, чтобы делали пакеты к выполненной задаче. Обычно народ колхозит и выкладывает творения в docx файлах. Более продвинутые пользуются ресурсами вроде https://osf.io/. Обученные компьютерной грамоте (т.е. не из моей области) ваяют пакеты так.
На текущем этапе развития форума я вижу возможность создания файлов *.R или постов с кодом, которые бы содержали конкретные функции с источниками, пояснением их работы и т.п. Тот же AtteStat достоин того, чтобы для него была сделана обёртка из R/Python (я размышлял, как его подключить, но квалификации не хватило). Учитывая, что не всё можно найти на CRAN/Github/MATLAB/Python, а на форуме хорошая работа с источниками по различным критериям - есть шанс, что какой-нибудь справочник по статистике будет "оцифрован" и появится пакет forum.disser.ru.misc. Правда тогда придётся писать проверки на тип переменных, на минимальную длину и прочие вещи. И, разумеется, источники. Как пример, было обсуждение на форуме, что критерия история с критерием Крамера-Уэлча не такая простая.