5.3.1 单变量分析：t检验、ANOVA、Fold Change

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5.3.1 单变量分析：t检验、ANOVA、Fold Change 5.3.1 单变量分析：t检验、ANOVA、Fold Change 在生物信息学、药物研发、临床试验、工业质量控制乃至金融风控等众多数据驱动型领域，单变量分析（Univariate Analysis）始终是探索性数据分析（EDA）中最基础、最常用、也最容易被误用的环节。它看似简单——无非是“比较两组均值”或“计算倍数变化”——但其背后蕴含的统计假设、实现细节与参数选择，往往决定了后续分析的可靠性甚至成败。本文将从技术实现视角切入，深入剖析 t 检验、ANOVA 与 Fold Change 三大核心方法的算法逻辑、代码实现、参数配置及常见陷阱，旨在为一线工程师和科研人员提供一套可直接落地的操作指南。为何要从“单变量”开始？