m試驗是一個Python實現的m測試的，基於模型的選擇和所述的雙樣本檢驗[1]和[2]。儘管他們在支持實驗結論的重要性，標準的統計測試往往是不夠的研究領域，如生命科學，其中典型的樣本量小，測試的假設難以核實。在這樣的條件下，標準測試往往是過於保守的，並不能因此檢測在數據顯著影響。的m的測試是在與傳統的綁定類型I誤差限定意義的意義上的古典統計檢驗。另一方面，它是基於貝葉斯模型選擇，因此考慮到有關模型的參數帳戶不確定性，減輕小樣本大小的問題。第m測試已經發現通常具有更高的功率比t檢驗誤差為小樣本大小（3到100...
