4.        Различия в уровне исследуемого признака. Необходимость такого показателя возникает тогда, когда нужно сравнить выборки между собой по какой-либо шкале, или сравнить показатели выборки по одной из характеристик в разных ситуациях (до и после формирующего эксперимента, проявление характеристики в разных условиях и т.д.).

Например: один класс получил в среднем 560 баллов по тесту интеллекта, а другой 530 баллов. Считать ли это достоверным различием? Можно ли считать, что «А» класс имеет достоверно больший уровень интеллекта, чем «Б» класс? Видимо, нет, потому что 560 и 530 – данные одного порядка. Но для того, чтобы сказать точно, нужно учесть законы вероятности. Такая разница могла быть обусловлена просто разными условиями проведения теста – на разных уроках, после разных предметов, и даже за разными партами. Все эти условия могли в некоторой степени повлиять на результат тестирования. Но учет вероятностных законов позволяет определить ту разницу в показателях, которая будет отражать именно существенный фактор – то есть непосредственно уровень интеллекта. Поэтому различие должно высчитываться на основании сравнения данных всего класса по конкретной шкале с данными другого класса по этой же шкале. В формулу для вычисления достоверности различия в том или ином виде обычно включаются минимум, максимум, среднее, количество измерений, размерность шкалы, иногда количество сравнений.

5.        Различия в распределении признака. Этот показатель применяется в случае, если нужно сделать качественное, а не количественное сравнение рядов показателей между собой. Используется для построения и обоснования типологий и классификаций. Можно сравнивать два эмпиричсеких распределения, а можно сравнивать теоретическое распределение (нормальное) с эмпирическим.

Например, если обнаруживается различие асимметрии распределения в двух, на первый взгляд, различных группах, то мы вправе предположить, что имеем дело с различными типами одного проявления.