T-Test
非配對 t 檢驗的最小樣本量
是否有“規則”來確定 t 檢驗有效所需的最小樣本量？
例如，需要在 2 個總體的平均值之間進行比較。一個群體有 7 個數據點，而另一個群體只有 2 個數據點。不幸的是，該實驗非常昂貴且耗時，並且獲得更多數據是不可行的。
可以使用t檢驗嗎？為什麼或者為什麼不？請提供詳細信息（人口差異和分佈未知）。如果不能使用 t 檢驗，是否可以使用非參數檢驗（Mann Whitney）？為什麼或者為什麼不？
我建議在這裡使用非參數Mann-Whitney U檢驗而不是非配對t檢驗。
t檢驗沒有絕對的最小樣本量，但隨著樣本量變小，檢驗對兩個樣本均來自具有正態分佈的總體的假設變得更加敏感。對於這麼小的樣本，尤其是只有兩個樣本，你需要非常確定總體分佈是正常的——這必須基於外部知識，因為這樣小的樣本本身提供的信息很少它們分佈的正態性與否。但是你說“人口差異和分佈是未知的”（我的斜體）。
Mann-Whitney U檢驗不需要關於分佈的參數形式的任何假設，只需要假設兩組的分佈在原假設下相同。