>>906
ご教授ありがとうございます。
サンプル数を1000個と仮定したのはやや極端にすぎたかも知れませんが、例えば工場での毎日の検査データ
などは、１日10個のデータであっても毎日の積み重ねで膨大なデータ量になっていることを念頭においたものでした。
実は今回の質問の場合、得られる生データはワイブル分布をするとされる物性値です。

ところで大変厚かましいのですが、もう一つだけお教え願えませんでしょうか？
上で述べた検査物性に関わる工程で、その製造条件を変える実験をする予定があります。
この実験の効果を検定してみたいのですが、変更実験自体は（製造工程を長く占有するわけにもいかないので）短い
でしょうから、得られるサンプルもそう多くはないと思います。なので、実験品のサンプル数はせいぜい20個程度になる
と思います。
まとめると、①生データはワイブル分布に従う。②実験前の生データは十分にある（それまでの検査データの蓄積）。
③実験後の生データ（これもワイブル分布に従うものとします）は恐らく20個程度。
上記のような状況で、実験の効果として、その物性の平均値と分散を検定したいのですが、この検定にｔ検定もしくは等分散
検定（F検定）は使用できますでしょうか？
（実はこのスレの上の方でも、どなたかが似たような例で質問されていて、私も興味を持ってレスの進行を見ていたのですが、
結局よくわからず、ここで質問させて頂きました次第です）。

繰り返し、厚かましい限りで恐縮なのですが、もし宜しければもう一度だけご教授願えませんでしょうか？