Параметрические критерии статистического анализа предполагают, что данные соответствуют определенным условиям, включая нормальное распределение и равенство дисперсий. Когда мы говорим о шкалах измерения, важно понимать, какие шкалы позволяют применять параметрические методы, а какие - нет.

В вашем вопросе указано, что нельзя применять параметрические критерии, если значение изучаемого признака измеряется в шкале:

• Наименований (номинальная шкала): Эта шкала используется для категориальных данных, где значения представляют собой разные категории без какого-либо количественного отношения. Например, пол (мужской, женский) или цвет глаз (голубой, зеленый, карий).
• Порядка (порядковая шкала): Эта шкала также используется для категориальных данных, но значения имеют определенный порядок. Например, уровень удовлетворенности (низкий, средний, высокий), но расстояние между значениями не обязательно одинаково.
• Интервалов (интервальная шкала): Эта шкала имеет равные интервалы между значениями, но не имеет абсолютного нуля. Например, температура в градусах Цельсия.

Таким образом, параметрические критерии не могут быть применены к данным, которые измеряются в шкалах наименований и порядка, поскольку они не обеспечивают необходимую информацию о количественном отношении между значениями. Для таких данных лучше использовать непараметрические методы, которые не требуют строгих предпосылок о распределении данных.

В заключение, если ваш признак измеряется в шкале наименований или порядка, вам следует рассмотреть возможность использования непараметрических тестов, таких как критерий Манна-Уитни или критерий Краскала-Уоллиса, в зависимости от ваших исследовательских вопросов и гипотез.