Критерий Фишера, также известный как F-критерий, используется для сравнения дисперсий двух выборок. Давайте разберем каждый из предложенных вариантов, чтобы понять, когда применять этот критерий.

• Выборки неравны по величине, а распределение отличается от нормального: В этом случае применение критерия Фишера не является корректным, так как он требует, чтобы выборки были нормально распределены. Если распределение отличается от нормального, лучше использовать непараметрические методы.
• Необходимо оценить сдвиг значений признака при многократных замерах на одной и той же выборке, взятой из нормально распределенной генеральной совокупности: Здесь критерий Фишера не подходит, так как он предназначен для сравнения дисперсий, а не для оценки сдвига значений.
• Сравниваются величины выборочных дисперсий двух рядов данных, распределенных по нормальному закону: Это правильное применение критерия Фишера. Он используется именно для сравнения дисперсий двух нормально распределенных выборок. Если обе выборки соответствуют нормальному распределению, то можно применять F-критерий для проверки гипотезы о равенстве дисперсий.
• Необходимо оценить сдвиг значений признака, измеренного в шкале интервалов: Этот вариант также не подходит для критерия Фишера, так как он не предназначен для оценки сдвига, а для сравнения дисперсий.

Таким образом, правильный ответ — это третий вариант: сравниваются величины выборочных дисперсий двух рядов данных, распределенных по нормальному закону. Важно помнить, что перед применением критерия Фишера необходимо убедиться, что данные действительно имеют нормальное распределение и соответствуют другим предпосылкам, необходимым для использования этого статистического метода.