Непараметрические статистические критерии используются в тех случаях, когда данные не соответствуют предположениям о нормальности распределения или когда данные имеют порядковую шкалу. Чтобы ответить на ваш вопрос, давайте разберем, что такое непараметрические критерии и какие из них могут не относиться к этой категории.

Шаги для определения непараметрических критериев:

1. Определите тип данных: Непараметрические критерии применяются к данным, которые могут быть номинальными или порядковыми. Например, данные о предпочтениях или ранжировании.
2. Изучите свойства критериев: Непараметрические методы не требуют выполнения строгих предположений о распределении данных, в отличие от параметрических методов, таких как t-тест или ANOVA.
3. Сравните с известными критериями: Примеры непараметрических критериев включают в себя:
• Критерий Манна-Уитни
• Критерий Уилкоксона
• Критерий Краскала-Уоллиса
• Критерий знаков
4. Определите, что не является непараметрическим: Например, t-тест для независимых выборок или ANOVA являются параметрическими методами, так как они предполагают нормальное распределение и равенство дисперсий.

Таким образом, если вам нужно определить, какой из методов не относится к непараметрическим, вы можете выбрать один из параметрических тестов, таких как t-тест или ANOVA. Если у вас есть конкретный список методов, пожалуйста, предоставьте его, и я помогу вам определить, какой из них не является непараметрическим.