Чтобы определить, можно ли использовать коэффициент корреляции Пирсона для данной ситуации, необходимо рассмотреть несколько важных аспектов.

• Коэффициент Пирсона используется для измерения линейной зависимости между двумя количественными переменными.
• В данном случае оценки, выставленные студентами, являются количественными данными, что позволяет использовать этот метод.

• Коэффициент Пирсона предполагает, что данные нормально распределены. Для этого можно провести тест на нормальность, например, тест Шапиро-Уилка.
• Если данные не распределены нормально, то лучше использовать непараметрические методы, такие как коэффициент корреляции Спирмена.

• Коэффициент Пирсона измеряет только линейную зависимость. Если отношения между переменными не линейные, то результат может быть неинформативным.
• Можно визуализировать данные с помощью рассеянного графика, чтобы увидеть, существует ли линейная зависимость.

• Данные представлены для двух групп студентов, каждая из которых имеет по 10 наблюдений. Это достаточно для применения коэффициента Пирсона, но желательно иметь больше наблюдений для повышения надежности.

Таким образом, если данные нормально распределены и существует линейная зависимость между оценками двух групп студентов, то можно использовать коэффициент Пирсона. Если же данные не соответствуют этим условиям, то лучше выбрать другой метод анализа.

Вывод: В зависимости от проверки нормальности и линейности, можно либо использовать коэффициент Пирсона, либо отказаться от него в пользу других методов.