R - t检验
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态或近似正态总体，它比较的是服从t分布的两组数据是否有差异。
qqplot是用来检测两组数据分布是否相同的图形方式，如果量组数据分布相同，那么他们的qqplot将会是一条直线。
检验正态性qqplot一般步骤：
但，有时候用rt产生的t分布与正态分布的QQ图也不是一条直线。٩(๑❛ᴗ❛๑)۶
连续分布检验: 检验单一样本是否服从某一预先假设的特定分布的方法。
是一种在频率上统计检验中检验正态性的方法，适用于大多数数值是单一的。
H0: 数据符合正态分布
W值：W越小，越接近0，表示样本数据越接近正态分布
p值：如果p-value小于显著性水平α(0.05)，则拒绝H0
检测待测数据是否与已知目标数据分布相同。
estimates the accuracy/sampling distribution of a statistic
if you have lots of repeated values
mean and variance are unknown
powerful non-normality is due to kurtosis, but bad if skewness is responsible
感觉选哪个检测方法都有风险，最好先做个qqplot看看。
使用F检验来测试方差的齐性。 可以使用函数var.test（）。
配对样本T检验：要求两组样本量相等 ，最好具有时间先后格局的数据，如：吃药前血压和吃药后血压，处理前处理后等。
- tips: 同样的数据，选择配对比较与不配对比较的结果是不同的，一定对数据有较为清晰的认知，选择合适的方法；如果不知道该选两尾还是一尾，推荐更为保守的两尾，让数据自己说话。
只有统计量的Ttest，BSDA包。
T检验使用起来很方便，但经常误用的情况包括：
