Какие статистические тесты использовать для оценки значимости различий между группами и чем они отличаются?

Для оценки значимости различий между группами выбирают статистические тесты в зависимости от типа данных и распределения:

• t-тест Стьюдента — для сравнения средних двух групп при нормальном распределении и равенстве дисперсий.
• U-тест Манна-Уитни — непараметрический тест для сравнения двух независимых групп, когда данные не нормальны.
• ANOVA (дисперсионный анализ) — для сравнения средних более чем двух групп при нормальности и гомогенности дисперсий.
• Критерий Крускала-Уоллиса — непараметрический аналог ANOVA для нескольких групп.
• χ²-тест (хи-квадрат) — для категориальных данных, чтобы проверить связь между группами.

Отличия:

• Параметрические тесты (t-тест, ANOVA) предполагают нормальное распределение и равенство дисперсий.
• Непараметрические (Манна-Уитни, Крускала-Уоллиса) не требуют этих предположений и применимы к порядковым или не нормальным данным.

Выбор теста зависит от данных и гипотезы, которую вы проверяете.