参见：https://www.iikx.com/news/statistics/1824.html

    Permutation test具体怎么操作呢?以两样本数值变量比较为例，比如，有两组数据，第一组：40，45，55，57，58;第二组：55，57，62，64，65。

    第一步：建立H0假设：两样本来自同一总体。

    第二步：构造统计量，比如采用两组均数之差，第一组均数为51，第二组均数为60.6，两组均数差的绝对值为9.6(因默认双侧检验，所以这里用的绝对值)。

    第三步：在H0假设的前提下，即两样本来自同一总体，对样本重新分组，也就是将上述10个数值随机分成两组，每组5个数值，每组重新分组时，均计算均数差。10个数随机等分为两组，共有252种情况，也就是说我们会得到252个均数差。

    第四步：求出p=252个均数差中≥9.6的个数/252。

    第五步：作出推断，如果p>0.05，说明在两样本来自同一总体的假设下，当前样本的出现是很平常的，不能拒绝H0假设，认为两样本的差异无统计学意义;如果p<0.05，则认为两样本的差异有统计学意义。

    每组5个数值，一共两组，已经是很简单的情况了，竟也要252种情况，若是没有强大的计算机功能，还真的很难，也就是为什么之前Permutation test未能广泛推广的原因。