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

[ИНО]

Ну, результаты моделирования как бы намекают, что Стьюдент б. м. честно работает (если принять допущение о нормальности). К сожалению, с бутстреповскими ДИ на моем компе особо промоделировать не вышло, так что ориентируюсь на результаты Вашего исследования, согласно которым номинальная ошибка первого рода занижена но не настолько, чтоб уж совсем ни в какие ворота не лезла. А вот что предложенная вначале Вами точная перестановка здесь оказалась абсолютно бессильна - факт неоспоримый. "Критерий Крмера-Уэлча-Орлова", увы, тоже подкачал. В обоих случаях полученное номинальное p чудовищно отклоняется от реального (в первом - завышено, во вором - занижено).

Тема по ссылке явно происходит от банального непонимания ТС задач и методов своего (своего ли?) исследования. Похоже на типичный конфуз, возникающий при попытке научного руководителя "тянуть" слабого студента или аспиранта. Там дизайн эксперимента похерен в зародыше, и обсуждать его практического смысла нет никакого. В этой же теме случай совершенно иной: ТС, похоже, столкнулся с реальной проблемой супер-пупермалых выборок (три и три, и будет дырка а больше взять негде) и пытается понять, можно ли вообще на таких данных сделать статистический вывод. Бог миловал меня в своих исследованиях от столь острого дефицита наблюдений, но вопрос считаю весьма интересным. С каких n начинается статистика? Помню, один физик меня уверял, что если хотя бы тысячи замеров нет, то и статанализу делать нечего:) И в физике это оправдано: все пока еще не открытые эффекты столь малы, что для их выявления требуется огромная мощность. В биологии все несколько иначе: целины полно, и порою на ней попадаются попадаются такие здоровенные эффекты, что прямо-таки в глаза бросаются, а пойди ж докажи формально, что тебе это не померещилось...