主要观点：介绍了双样本 t 检验用于测试两个数据集是否来自均值相同的分布，以及类似的用于测试两个数据集是否来自方差相同分布的 F 检验等，探讨了这些检验的敏感性和稳健性，通过模拟实验比较了 F 检验、Bartlett 检验和 Levene 检验在正态分布和重尾分布下的性能。
关键信息：

• 双样本 t 检验可测两数据集均值分布，F 检验测方差，但其对分布假设依赖强。
• 统计教材对稳健性关注少，模拟实验中预期 F 检验表现差但实际并非如此。
• 模拟实验选 35 个样本，设不同检验的显著水平，分正态和重尾分布场景。
• 正态分布下三检验操作特征相近，重尾分布下各检验性能有变化。
  重要细节：
• F 检验在正态分布下 Type I 错误率约 0.13，Type II 错误率约 0.1863 等。
• 重尾分布下 F 检验 Type I 错误率约 0.2417 等，Levene 检验 Type II 错误率较高。
• Bartlett 检验在重尾分布下 Type I 错误稍好，Type II 误差与 F 检验相近。
  结论：F 检验对高斯假设敏感，Bartlett 检验在这些场景下未明显更好，Levene 检验性能依对 Type I 和 Type II 错误的重视程度而异。