2) значимыми (верно)
3) сомнительными
4) адекватными
Объяснение:
Критерий Стьюдента — это статистический тест, который используется для определения статистической значимости различий между двумя выборками. Результат теста выражается в значении p, которое указывает на вероятность получить такие или более экстремальные различия между выборками при условии, что никаких реальных различий нет.
Если значение p меньше выбранного уровня значимости (обычно 0,05 или 0,01), то различия между выборками считаются статистически значимыми. В заданном примере p=0,02, что означает, что вероятность случайности в данном случае составляет всего 2%. Таким образом, можно уверенно сказать о статистически значимых различиях между выборками.
Использование критерия Стьюдента является важным инструментом для анализа данных и принятия решений во многих областях, таких как экономика, медицина и социология. Однако необходимо помнить о том, что статистическая значимость не всегда означает практическую значимость и необходимы дополнительные исследования для того, чтобы сделать достоверные выводы.
Это означает, что вероятность случайных различий между выборками настолько мала (2%), что можно с уверенностью говорить о том, что результаты не являются случайными. Таким образом, мы можем сделать вывод о статистической значимости полученных данных.
Критерий Стьюдента является одним из наиболее используемых статистических тестов для проверки различий между двумя выборками. Он основан на распределении Стьюдента и позволяет определить, есть ли статистически значимые различия между выборками или нет.
Если значение p-уровня значимости равно или менее 0,05 (что соответствует 5% вероятности ошибочного отвержения нулевой гипотезы), то это считается статистически значимым. В данном случае уровень значимости выше и мы можем говорить о том, что полученные результаты недостаточно убедительны и не дают оснований для отвержения нулевой гипотезы.
Также следует помнить, что критерий Стьюдента имеет ряд ограничений и требований к данным, такие как нормальное распределение, однородность дисперсии и т.д. Поэтому при использовании этого теста необходимо тщательно проверять условия его применимости на конкретных данных.