Словосочетание "меры различий" в контексте статистики обычно подразумевает оценку того, насколько две выборки отличаются друг от друга. Это может включать в себя сравнение средних значений, дисперсий и других характеристик, которые позволяют понять степень различия между наборами данных.

Давайте рассмотрим, что это означает более подробно:

• Насколько типичное значение одной выборки отличается от типичного значения другой: Это может быть измерено с помощью разности средних значений двух выборок. Если разница значительна, это может указывать на различия между выборками.
• Насколько типичное значение одной выборки схоже с типичным значением другой: Это также можно оценить, сравнивая средние значения и используя такие меры, как коэффициент корреляции, который показывает, насколько две выборки имеют схожие характеристики.
• Насколько выборки похожи между собой: Здесь речь идет о том, насколько распределения двух выборок совпадают. Для этого могут использоваться тесты на равенство дисперсий или визуальные методы, такие как гистограммы или ящики с усами.
• Насколько выборки отличаются между собой: Это основной аспект мер различий. Здесь статистики используют тесты, такие как t-тест или ANOVA, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия между выборками.

Таким образом, наиболее точным ответом на ваш вопрос будет: "Насколько выборки отличаются между собой". Это отражает суть мер различий, которые направлены на выявление различий между двумя наборами данных.