Приведем алгоритм выбора статистического критерия (см. Табл. 8). Во-первых, необходимо определить какая шкала измерений используется – отношений, порядковая или номинальная (см. выше).

Табл. 8. Алгоритм выбора статистического критерия

Для шкалы отношений целесообразно использовать критерий Крамера-Уэлча. Если число различающихся между собой значений (СНОСКА: Например, выборка (1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1) содержит всего два различных значения – единицу и двойку. В то же время, например, выборка (2, 0, 1, 5, 8, 4, 2, 7, 3, 9) того же объема (десять элементов) содержит десять различных значений) в сравниваемых выборках велико (более десяти) (СНОСКА: Понятно, что приводимые границы числа различающихся между собой значений (10) примерны, приблизительны), то возможно использование критерия Вилкоксона-Манна-Уитни. Более подробные рекомендации по выбору критериев в том или ином конкретном случае, а также описание этих критериев можно найти в [168, 183, 241]).

Для порядковой шкалы целесообразно использовать критерий Вилкоксона-Манна-Уитни, возможно также использование критерия c².

Для номинальной шкалы следует использовать критерий c².

Для дихотомической шкалы (номинальной шкалы с двумя возможными значениями) следует использовать критерий Фишера.

3.      Исследование зависимостей. Следующим шагом после изучения сходства/различий является установление факта наличия/отсутствия зависимости между показателями и количественное описание этих зависимостей. Для этих целей используются, соответственно, корреляционный и дисперсионный анализ, а также регрессионный анализ [168, 241].