ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ

• 1. ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ, ПРОВЕРЯЕМОЕ ПРИ ПОМОЩИ НАУЧНЫХ МЕТОДОВ
• 1. научная гипотеза;
• 2. статистическая гипотеза;
• 3. гипотеза исследования;
• 4. задача исследования.
• 2. ПРОВЕРЯЕМОЕ УТВЕРЖДЕНИЕ ОБ ОТСУТСТВИИ СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ
• 1. научная гипотеза;
• 2. статистическая гипотеза;
• 3. гипотеза исследования;
• 4. задача исследования.
• 3. ХАРАКТЕРИСТИКА СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ, СВЯЗАННАЯ С РЕПРЕЗЕН

ТАТИВНОСТЬЮ ВЫБОРКИ

• 1. сила связи;
• 2. направление связи;
• 3. надежность связи;
• 4. достоверность связи.
• 4. УТВЕРЖДЕНИЕ ОБ ОТСУТСТВИИ СВЯЗИ В ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ, ДО

СТУПНОЕ ПРОВЕРКЕ МЕТОДАМИ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА.

• 1. научная гипотеза;
• 2. статистическая гипотеза;
• 3. основная (нулевая) гипотеза;
• 4. альтернативная гипотеза.
• 5. УТВЕРЖДЕНИЕ О НАЛИЧИИ СВЯЗИ В ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ, ДОСТУПНОЕ ПРОВЕРКЕ МЕТОДАМИ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА.
• 1. научная гипотеза;
• 2. статистическая гипотеза;
• 3. основная(нулевая) гипотеза;
• 4. альтернативная гипотеза.
• 6. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ СВЯЗИ, ПОЛУЧАЕМАЯ В РЕЗУЛЬТАТЕ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ГИПОТЕЗЫ
• 1. р-уровень значимости;
• 2. статистический критерий;
• 3. число степеней свободы;
• 4. статистический вывод.
• 7. ЗАВИСИМОСТЬ МЕЖДУ СТАТИСТИЧЕСКИМ УРОВНЕМ ЗНАЧИМОСТИ И НАДЕЖНОСТЬЮ СВЯЗИ
• 1. чем меньше р-уровень, тем ниже статистическая значимость результата;
• 2. чем меньше р-уровень, тем выше статистическая значимость результата;
• 3. чем выше р-уровень, тем ниже статистическая значимость результата;
• 4. чем выше р-уровень, тем выше статистическая значимость результата.
• 8. ИНСТРУМЕНТ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ
• 1. статистический вывод;
• 2. число степеней свободы;
• 3. статистический критерий;
• 4. р-уровень значимости.
• 9. КОЛИЧЕСТВО ВОЗМОЖНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ ПРИЗНАКА, ЗАВИСЯЩЕЕ ОТ ОБЪЕМА ВЫБОРКИ
• 1. статистический вывод;

• 2. число степеней свободы;
• 3. статистический критерий;
• 4. р-уровень значимости.
• 10. ЕСЛИ ЭМПИРИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ (К_э) НАХОДИТСЯ МЕЖДУ ДВУМЯ КРИТИЧЕСКИМИ ЗНАЧЕНИЯМИ р=0,1 И р=0,05, ТО
• 1. р<0,05;
• 2. р<0,01;
• 3. р<0,1;
• 4. р<0,001.
• 11. ЕСЛИ ЭМПИРИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ (К_э) НАХОДИТСЯ МЕЖДУ ДВУМЯ КРИТИЧЕСКИМИ ЗНАЧЕНИЯМИ р=0,05 И р=0,01, ТО
• 1. р<0,05;
• 2. р<0,01;
• 3. р<0,1;
• 4. р<0,001.
• 12. ЕСЛИ ЭМПИРИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ (К_э) НАХОДИТСЯ ЛЕВЕЕ КРИТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ р=0,1, ТО
• 1. р<0,05;
• 2. р<0,01;
• 3. р<0,1;
• 4. р<0,001;
• 5. р>0,1.
• 13. ЕСЛИ ЭМПИРИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ (К_э) НАХОДИТСЯ ПРАВЕЕ КРИТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ р=0,001, ТО
• 1. р<0,05;
• 2. р<0,01;
• 3. р<0,1;
• 4. р<0,001;
• 5. р>0,1.
• 14. ПРИ СТАТИСТИЧЕСКОМ УРОВНЕ ЗНАЧИМОСТИ р<0,01 ПРИНИМАЕТСЯ РЕШЕНИЕ
• 1. о принятии Но и отсутствии достоверных различий (связи);
• 2. об отклонении Но и обнаружении различий (связи) на уровне тенденции;
• 3. об отклонении Но и обнаружении статистически достоверных различий (связи);
• 4. об отклонении Но и обнаружении на высоком уровне статистической значимости различий (связи).
• 15. ПРИ СТАТИСТИЧЕСКОМ УРОВНЕ ЗНАЧИМОСТИ р<0,1 ПРИНИМАЕТСЯ РЕШЕНИЕ
• 1. о принятии Но и отсутствии достоверных различий (связи);
• 2. об отклонении Но и обнаружении различий (связи) на уровне тенденции;
• 3. об отклонении Ио и обнаружении статистически достоверных различий (связи);
• 4. об отклонении Но и обнаружении на высоком уровне статистической значимости различий (связи).
• 16. ПРИ СТАТИСТИЧЕСКОМ УРОВНЕ ЗНАЧИМОСТИ р>0,1 ПРИНИМАЕТСЯ РЕШЕНИЕ
• 1. о принятии Но и отсутствии достоверных различий (связи);

• 2. об отклонении Но и обнаружении различий (связи) на уровне тенденции;
• 3. об отклонении Но и обнаружении статистически достоверных различий (связи);
• 4. об отклонении Но и обнаружении на высоком уровне статистической значимости различий (связи).
• 17. СТАТИСТИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ, ИМЕЮЩИЙ ДВА КРИТИЧЕСКИХ ЗНАЧЕНИЯ -ПОЛОЖИТЕЛЬНОЕ И ОТРИЦАТЕЛЬНОЕ
• 1. направленная альтернатива;
• 2. ненаправленная альтернатива;
• 3. симметричная альтернатива;
• 4. асимметричная альтернатива.
• 18. СТАТИСТИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ, ИМЕЮЩИЙ ОДНО КРИТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ -ПОЛОЖИТЕЛЬНОЕ ИЛИ ОТРИЦАТЕЛЬНОЕ
• 1. направленная альтернатива;
• 2. ненаправленная альтернатива;
• 3. симметричная альтернатива;
• 4. асимметричная альтернатива.
• 19. ПРИ ВЫБОРЕ МЕТОДА СРАВНЕНИЯ ПЕРЕМЕННЫХ УЧИТЫВАЮТСЯ
• 1. количество сравниваемых групп;
• 2. соотношение сравниваемых групп (зависимые или независимые выборки);
• 3. шкала, в которой измерен количественный признак;
• 4. все ответы верны.
• 20. ПРИ ПРОВЕДЕНИИ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПЕРЕМЕННЫХ, ИЗМЕРЕННЫХ В МЕТРИЧЕСКОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. коэффициент г-Пирсона;
• 2. коэффициент r-Спирмена и т-Кендалла;
• 3. критерий Мак-Нимара;
• 4. критерий серий;
• 5. таблицы сопряженности.
• 21. ПРИ ПРОВЕДЕНИИ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПЕРЕМЕННЫХ, ИЗМЕРЕННЫХ В РАНГОВОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. коэффициент г-Пирсона;
• 2. коэффициент r-Спирмена и т-Кендалла;
• 3. критерий %²-Пирсона;
• 4. критерий серий;
• 5. критерий знаков.
• 22. ПРИ СРАВНЕНИИ ПЕРЕМЕННЫХ, ИЗМЕРЕННЫХ В НОМИНАТИВНОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЮТСЯ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий %²-Пирсона;
• 2. критерий Мак-Нимара;
• 3. критерий знаков;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. верно «1» и «2».
• 23. ПРИ СРАВНЕНИИ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В МЕТРИЧЕСКОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА

• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. многомерный дисперсионный анализ ANOVA;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 24. ПРИ СРАВНЕНИИ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В РАНГОВОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стыодента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. многомерный дисперсионный анализ ANOVA;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 25. ПРИ СРАВНЕНИИ ДВУХ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В МЕТРИЧЕСКОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. многомерный дисперсионный анализ ANOVA;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 26. ПРИ СРАВНЕНИИ ДВУХ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В РАНГОВОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 27. ПРИ СРАВНЕНИИ БОЛЕЕ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В МЕТРИЧЕСКОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стыодента;
• 2. критерий U-Маина-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. многомерный дисперсионный анализ ANOVA;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 28. ПРИ СРАВНЕНИИ БОЛЕЕ ДВУХ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В МЕТРИЧЕСКОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стьюдснта;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Т-Вилкоксона;
• 4. ANOVA с повторными измерениями;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 29. ПРИ СРАВНЕНИИ БОЛЕЕ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В РАНГОВОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;

• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 30. ПРИ СРАВНЕНИИ ДВУХ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В РАНГОВОЙ ШКАЛЕ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Маина-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 31. СРАВНЕНИЕ НАБЛЮДАЕМОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТ С ОЖИДАЕМЫМ -

МЕТОД АНАЛИЗА

• 1. ранговых данных;
• 2. номинативных данных;
• 3. интервальных данных;
• 4. пропорциональных данных.
• 32. ПРИ АНАЛИЗЕ НОМИНАНТИВНЫХ ДАННЫХ ОСУЩЕСТВЛЯЕТСЯ
• 1. сравнение дисперсий;
• 2. сравнение средних значений;
• 3. сравнение двух или более наблюдаемых распределений частот.
• 4. анализ последовательности объектов, упорядоченных во времени или в порядке возрастания (убывания) значений измеренного признака.
• 33. ДВУМЕРНАЯ ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА, КОЛИЧЕСТВЕННАЯ МЕРА ВЗАИМОСВЯЗИ ДВУХ ПЕРЕМЕННЫХ.
• 1. статистический вывод;
• 2. коэффициент корреляции;
• 3. р-уровень значимости;
• 4. статистический критерий.
• 34. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
• 1. проверка гипотезы о различиях между переменными;
• 2. проверка гипотезы о сопряженности переменных;
• 3. проверка гипотезы о связи между переменными;
• 4. проверка гипотезы о возможности повторных измерений.
• 35. ПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ ФУНКЦИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ПРОЯВЛЯЕТСЯ
• 1. увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной;
• 2. увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной;
• 3. направление изменения одной переменной не меняется с изменением другой переменной.
• 36. ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ ФУНКЦИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ПРОЯВЛЯЕТСЯ
• 1. увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной;
• 2. увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной;
• 3. направление изменения одной переменной не меняется с изменением другой переменной.
• 37. МОНОТОННАЯ ФУНКЦИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ПРОЯВЛЯЕТСЯ
• 1. увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной;

• 2. увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной;
• 3. направление изменения одной переменной не меняется с изменением другой переменной.
• 38. ПО АБСОЛЮТНОЙ ВЕЛИЧИНЕ КОРРЕЛЯЦИИ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ
• 1. сила связи;
• 2. надежность связи;
• 3. направление связи;
• 4. объективность связи.
• 39. ПРЯМЫМ ИЛИ ОБРАТНЫМ СООТНОШЕНИЕМ ЗНАЧЕНИЙ ДВУХ ПЕРЕМЕННЫХ В КОРРЕЛЯЦИОННОМ АНАЛИЗЕ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ
• 1. сила связи;
• 2. надежность связи;
• 3. направление связи;
• 4. объективность связи.
• 40. Р-УРОВНЕМ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ В КОРРЕЛЯЦИОННОМ АНАЛИЗЕ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ
• 1. сила связи;
• 2. надежность связи;
• 3. направление связи;
• 4. объективность связи.
• 41. СИЛЬНАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ КОНСТАТИРУЕТСЯ ПРИ ВЕЛИЧИНЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
• 1. г<0,3;
• 2. 0,3<г<0,7;
• 3. г>0,7;
• 4. г=1.
• 42. СЛАБАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ КОНСТАТИРУЕТСЯ ПРИ ВЕЛИЧИНЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
• 1.1<0,3;
• 2. 0,3<г<0,7;
• 3. i>0,7;
• 4. г=1.
• 43. УМЕРЕННАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ КОНСТАТИРУЕТСЯ ПРИ ВЕЛИЧИНЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ

l.i<0,3;

• 2. 0,3<г<0,7;
• 3. г>0,7;
• 4.1-1.
• 44. РЕЗУЛЬТАТ ВЫЧИСЛЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИЙ ОДНОГО ТИПА ДЛЯ КАЖДОЙ ПАРЫ ИЗ

МНОЖЕСТВА ПЕРЕМЕННЫХ, ИЗМЕРЕННЫХ НА ОДНОЙ ВЫБОРКЕ

• 1. корреляционная плеяда;
• 2. коэффициент корреляции;
• 3. корреляционная матрица;
• 4. корреляционная таблица.
• 45. ФИГУРА, ИЗОБРАЖАЮЩАЯ ГРАФИЧЕСКИ СТАТИСТИЧЕСКИ ДОСТОВЕРНЫЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ
• 1. корреляционная плеяда;
• 2. коэффициент корреляции;
• 3. корреляционная матрица;

• 4. корреляционная таблица.
• 46. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД, ПРЕДПОЛАГАЮЩИЙ СРАВНЕНИЕ ДВУХ ВЫБО

РОК ПО ИХ СРЕДНИМ ЗНАЧЕНИЯМ

• 1. критерий t-Стыодента;
• 2. критерий F-Фишера;
• 3. критерий знаков;
• 4. критерий серий.
• 47. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД, ПРЕДПОЛАГАЮЩИЙ СРАВНЕНИЕ ДВУХ ВЫБО

РОК ПО ЗНАЧЕНИЯМ ИХ ДИСПЕРСИЙ

• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий F-Фишера;
• 3. критерий знаков;
• 4. критерий серий.
• 48. АЛЬТЕРНАТИВА ПАРАМЕТРИЧЕСКОМУ КРИТЕРИЮ t-СТЬЮДЕНТА ДЛЯ НЕЗА

ВИСИМЫХ ВЫБОРОК

• 1. критерий t-Стыодента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий /²-Фридмана.
• 49. АЛЬТЕРНАТИВА ПАРАМЕТРИЧЕСКОМУ КРИТЕРИЮ t-СТЬЮДЕНТА ДЛЯ ЗАВИ

СИМЫХ ВЫБОРОК

• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий /²-Фридмана.
• 50. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
• 1. значительно проще в вычислительном отношении;
• 2. менее чувствительны, чем их параметрические аналоги;
• 3. используются преимущественно на малых выборках.
• 51. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД СРАВНЕНИЯ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 52. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД СРАВНЕНИЯ БОЛЕЕ ДВУХ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Маина-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий /²-Фридмана.
• 53. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД СРАВНЕНИЯ ДВУХ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий И-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий /‘-Фридмана.

• 54. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД СРАВНЕНИЯ БОЛЕЕ ДВУХ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
• 1. критерий t-Стыодента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий %²-Фридмана.
• 55. МЕТОД СРАВНЕНИЯ БОЛЕЕ ДВУХ ВЫБОРОК ПО ПРИЗНАКУ, ИЗМЕРЕННОМУ В МЕТРИЧЕСКОЙ ШКАЛЕ
• 1. критерий t-Стьюдента;
• 2. критерий U-Манна-Уитни;
• 3. дисперсионный анализ ANOVA;
• 4. критерий Т-Вилкоксона;
• 5. критерий серий.
• 56. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АНАЛОГИ ANOVA
• 1. множественный регрессионный анализ;
• 2. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 3. дискриминантный анализ;
• 4. критерий %²-Фридмана.
• 57. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛОГ ANOVA ДЛЯ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
• 1. множественный регрессионный анализ;
• 2. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 3. дискриминантный анализ;
• 4. критерий %~-Фридмана.
• 58. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛОГ ANOVA ДЛЯ ЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК
• 1. множественный регрессионный анализ;
• 2. критерий Н-Краскала-Уоллеса;
• 3. дискриминантный анализ;
• 4. критерий %²-Фридмана.

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1