т.е я правильно понимаю, что распределение исходных данных может быть каким угодно, главное чтобы при бустрапировании выборки средние этого распределения имели нормальное распределение?
Нет, ты в корне не правильно понимаешь. Если ты осуществляешь случайную выборку из ЛЮБОГО распределенния, берешь СРЕДНЕЕ значение по выборке, так распределение ТАКИХ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ будет всегда нормально, независимо от распределения популяции, при достаточно большем размере выборки. Это CLT (central limit theorem).
t-test сравнивает средние по группам. Так вот основные ДОПУЩЕНИЯ это.
1. Независимость
2. Отсутствие экстремальных величин.
3. И НОРМАЛЬНОЕ распределение групп по которым считались средние для сравнения.
Это основные подробнее гугли.