t-критерий Стьюдента является мощным инструментом для сравнения средних значений двух выборок, однако его применение имеет определенные ограничения. Рассмотрим случаи, когда t-критерий нельзя использовать:

1. Нормальное распределение: t-критерий предполагает, что выборки имеют нормальное распределение. Если выборки не соответствуют этому предположению, результаты могут быть недостоверными.
2. Аномальные значения: Наличие аномальных значений (выбросов) в одной или обеих выборках может значительно исказить результаты анализа. Аномальные значения могут влиять на среднее значение и стандартное отклонение, что делает t-критерий неприменимым.
3. Различие в размерах выборок: Если размеры выборок сильно различаются, это может повлиять на точность t-критерия. В таких случаях лучше использовать альтернативные методы, такие как непараметрические тесты.

Теперь давайте рассмотрим ваши варианты:

• Если выборки не соответствуют нормальному распределению, в одной или обеих есть аномальные значения, количество ответов сильно различается - это правильный ответ, так как все эти условия делают t-критерий неприменимым.
• Если в одной или обеих выборках есть аномальные значения, а количество ответов не различается - это также правильный ответ, но не учитывает все условия.
• Если выборки соответствуют нормальному распределению, в одной или обеих есть аномальные значения, количество ответов сильно различается - это неправильный ответ, так как наличие аномальных значений делает t-критерий неприменимым.
• Если выборки соответствуют нормальному распределению, в одной или обеих есть аномальные значения, количество ответов не различается - это также неправильный ответ, так как аномальные значения все равно влияют на результаты.

Таким образом, t-критерий Стьюдента нельзя использовать, если выборки не соответствуют нормальному распределению, содержат аномальные значения или если размеры выборок сильно различаются.