三种算法(A,B,C)进行均值比较，应该采用哪种统计检验方法？

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本人提出一种算法(A)，想与文献(B,C)算法相比较，但是文献中(B,C)算法只有均值和标准差，没有原始数据，这种情况，我应该采用哪种统计检验方法对3种算法进行比较？一共是8个函数，
之前尝试T检验，因为T检验只能进行2种方法的检验，所以进行A-B，A-C进行T检验，但是做完之后，发现了矛盾的地方，之前文献做了F1的B-C T检验，结果显示无差异，我做了A-B，显示有差异，再做A-C显示无差异。
PS:A的均值最小(19.5,0.18),B的均值(19.7.0.11), C的均值最大(20.7,4.32)。括号里后面的是标准差。也就是说，最好的均值(A)---与第二均值(B),显示有差异，然而A--C之间没有差异。其中C是最差的。文献中，B-C之间是没有差异的。

也曾尝试用非参数检验，但是非参数检验需要问题规模有规定，而上述的问题规模只有8个，不能很好的体现其有效性。



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关键词：检验方法 统计检验 均值比较 非参数检验 参数检验 标准差 统计 照片 规模 矛盾

如果只是比较A,B和C三者间均值的差异，可以用方差分析。但个人感觉即使得到统计上差异的结果也没多大实际作用。因为如果三种方法是来自于不同的研究区域，不同的研究个体，不同的测量手段，不可控因素太多了，不能简单的这么比较。没有普适性～

需要证明你的方法的合理性的话，需要有足够大的样本用三种方法做，这样的比较才有意义。当然，更牛逼的方式是直接从数理层面推导出你的方法的优劣势。

三种算法都按照统一的测试函数集合进行测试，结束准则都是相同的，样本的容量都是相同的。
三种算法都是研究智能算法-随机搜索算法。

我现在疑惑的是，如果没有B,C算法的原始数据，只有mean，Std，能做方差分析吗，
方差分析的前提不是方差齐次检验吗，如果不齐次，是不是就做不了方差分析了呢？

还有就是如果没有B,C算法的原始数据，是不是做不了非参数检验。

多谢大神指点。