2) распределения выборок различны
3) количественные данные подчиняются нормальному распределению (верно)
4) требуются достаточно грубые оценки
Объяснение:
При статистическом анализе данных нередко возникает необходимость определить, есть ли статистически значимые различия между двумя или более группами. Для этого используются параметрические и непараметрические критерии.
Что такое параметрические критерии?
Параметрические критерии основаны на предположении о том, что данные подчиняются определенному распределению. Один из самых распространенных типов распределения — это нормальное (Гауссово) распределение, которое описывается симметричной колоколообразной кривой.
Нормальное распределение и параметрические критерии
Нормальное распределение имеет ряд характеристик, которые делают его очень важным для статистического анализа:
- Среднее значение и медиана совпадают.
- Около 68% всех значений лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения.
- Около 95% всех значений лежат в пределах двух стандартных отклонений от среднего значения.
- Около 99,7% всех значений лежат в пределах трех стандартных отклонений от среднего значения.
Использование параметрических критериев возможно только в том случае, если данные подчиняются нормальному распределению. Если данные не подчиняются этому распределению, то необходимо использовать непараметрические критерии.
Важно помнить о том, что параметрические критерии можно использовать только в том случае, если данные подчиняются нормальному распределению. Использование этих критериев позволяет проводить более точный и объективный статистический анализ данных. Однако, если данные не подчиняются нормальному распределению, то следует использовать непараметрические критерии для статистического анализа.