Анова или Т студент, для двух групп, при малой выборке

[Alexeybk5]

Здравствуйте.

У меня возник вопрос. Допустим у нас есть две группы значений, полученных в результате эксперимента.
В каждой группе есть три величины (трипликат).
$x=(1.22,1.335,1.4)$
$y=(1.2,1.22,1.5)$

Нужно протестировать, есть ли различие в средних значениях этих двух выборок.

$H_0: \mu_1 = \mu_2\\$
$H_1: \mu_1 \ne \mu_2$

Насколько я понял, в своей работе Госсет, специально разработал метод Стьюдента, для того, чтобы он работал при ограниченном количестве данных.

Но как можно быть уверенным в том, что дынные в каждой группе (трипликаты) подчиненны нормальному распределение? Ведь их всего три в каждой?
я смог найти лишь одну статью на этот счёт и в ней, утверждается, что для того, чтобы быть уверенным, что испольщование т стьюдент возможно, нужно быть уверенным, что effect size, больше определенной величины
http://pareonline.net/getvn.asp?v=18&n=10
http://www.leeds.ac.uk.sci-hub.org/educol/documents/00002182.htm

с другой стороны, если использовать ANOVA для двух групп, то нормальность данных не требуется а требудет нормальность вычетов двух групп. В таком случае, уже можно провести тест Шапиро Вилконсона (т.к. в суме уже имеем 6 величин), и проверить, что вычеты подчиненны нормальному распределение, а следовательно использование теста АНОВА, более корректно... Или я не прав?

[Alexeybk5]

а что если так:

соединить две выборки в одну, в таком случае, получу выборку из 6 образцов. После чего тестирую на то, подчиняется ли эта соединённая выборка Гауссовскому распределению. Если да, то тестирую гипотезу

$H0: \mu = (\mu_1+\mu_2)/2$
$H1: \mu \ne (\mu_1+\mu_2)/2$

Если не отклоняем гипотезу, то считам, что образцы получены из одного распределения, с одинаковыми mean и var ?