1、W检验（Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验)
检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test().
结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为
样本不是来自正态分布的总体，否则则承认样本来自正态分布的总体。
2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验)
R函数:ks.test(),如果P值很小，说明拒绝原假设，表明数据不符合F(n,m)分布。
3、相关性检验：
R函数：cor.test()
cor.test(x, y,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
method = c("pearson", "kendall", "spearman"),
exact = NULL, conf.level = 0.95, ...)
结果含义：如果p值很小，则拒绝原假设，认为x,y是相关的。否则认为是不相关的。
4、T检验
用于正态总体均值假设检验，单样本，双样本都可以。
t.test()
t.test(x, y = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,
conf.level = 0.95, ...)
结果意义：P值小于显著性水平时拒绝原假设，否则，接受原假设。具体的假设要看所选择的是双边假设还是单边假设（又分小于和大于）
5、正态总体方差检验
t.test(x, y = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,
conf.level = 0.95, ...)
结果含义：P值小于显著性水平时拒绝原假设，否则，接受原假设。具体的假设要看所选择的是双边假设还是单边假设（又分小于和大于）
6、二项分布总体假设检验
binom.test(x, n, p = 0.5,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
conf.level = 0.95)
原假设：p=p0,p
7、Pearson 拟合优度χ2检验
chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE,
p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE,
simulate.p.value = FALSE, B = 2000)
原假设H0：X符合F分布。
p-值小于某个显著性水平，则表示拒绝原假设，否则接受原假设。
8、Fisher精确的独立检验：
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FALSE,
control = list(), or = 1, alternative = "two.sided",
http://conf.int = TRUE, conf.level = 0.95)
原假设：X,Y相关。
9、McNemar检验：
mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)
原假设：两组数据的频数没有区别。
10、秩相关检验
cor.test(x, y,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
method = "spearman", conf.level = 0.95, ...)
原假设：x,y相关.
11、Wilcoxon秩检验
wilcox.test(x, y = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE,
http://conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)
原假设：中位数大于，小于，不等于mu.
T检验：符合正态分布的数据用T检验秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验
正态分布的检验
非正态分布
非正态分布中值比均值有意义
如果点在直线两侧则为正态分布。图示为非正态分布
wilcox.test(变量1,变量2)
prop.test(抽样阳性, 抽样总数, p=已知百分比, alternative = "greater")
alternative 参数，假设方向用greater或less，默认双侧检验。
用于检验实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。卡方值越大说明偏离越大，卡方值越小，说明偏离程度低。卡方值为0说明完全符合。
1 读取，计算均值，箱图观察
2 查看数据分布
2.1 hist直方图
2.2 qqnorm散点图
3 Shapiro-Wilk正态性检验
4 方差齐性检验
意义：方差分析就是在大家误差水平差不多的条件下看控制和对照组是不是有显著差异。那方差其实就是误差水平了。当方差不一致的时候，这个方法就没法分辨出究竟是控制造成的差异还是，内在的波动造成的差异。
参考： https://www.zhihu.com/question/21195390
参考： https://blog.csdn.net/tiaaaaa/article/details/58130363
4.1 F检验
使用条件：数据正态分布，只可以检验两个样本
4.2 bartlett检验
使用条件：正态分布的数据，多个样本
4.3 levene检验
没有条件：数据可不具正态性，可以检验多个总体的方差齐性
SPSS的默认方差齐性检验方法
5 差异检验
5.1 参数检验：T检验
使用条件：两样本来自正太分布总体，方差齐
5.2 非参数检验：Wilcoxon秩和检验（两样本）
参数：
参考： https://www.jianshu.com/p/f30d1fe877ea
5.3 非参数检验：Kruskal-Wallis（KS）秩和检验（多样本）
5.4 Deseq两组reads count差异分析
