Большое разнообразие критериев различия предоставляет возможность:

1. Выбирать критерии, адекватные типу шкалы, в которой получены экспериментальные данные: Это означает, что в зависимости от того, какой тип шкалы мы используем (номинальная, порядковая, интервальная или отношение),мы можем выбрать подходящий статистический тест. Например, для номинальных данных подойдут критерии хи-квадрат, а для интервальных - t-тест или ANOVA.
2. Работать со связными и несвязными выборками: Это позволяет использовать разные статистические методы в зависимости от того, как были собраны данные. Например, для связных выборок (где одни и те же участники тестируются дважды) можно использовать парный t-тест, а для несвязных - независимый t-тест.
3. Работать с неравными по объему выборками: Это дает возможность проводить анализ даже в тех случаях, когда группы имеют разное количество участников. Некоторые статистические тесты, такие как ANOVA, могут учитывать различия в размерах выборок, что позволяет проводить корректный анализ.

Таким образом, разнообразие критериев различия позволяет исследователям более точно и эффективно анализировать данные в зависимости от их характеристик и структуры.