>>922
ワイブルでサンプル２０？　>>902とはあまりに話が違いすぎｗ

ワイブルだと、形はピンキリで、指数分布みたいな不良から、
正規分布に近い優等生まで、パラメータ次第だよね。
で、サンプル２０だと、伝統的な ｔや Ｆを使って検定した時に、
検定精度が使い物になるかならないかも、形で違ってくる。
（歪が大きいほど、分布の収束が遅くなるので）

もしデータが優等生タイプなら、過去の豊富なデータの分布を見せれば、
それで済む。説明する相手のアタマが固い時には、
検定統計量のブートストラップ分布（モンテカルロ実験の一種）を出して、
検定精度を測っとくのが最近のやり方。
もしも形が不良で、実際に検定精度が悪いのなら、
分布の歪みを取るデータの非線形変換を探す。一般的にはそんな感じ