Комментарий: Я бы скорее сказал, что все в рамках линейности. Возникновение таких отклонений мне кажется не совсем системным и отражающим какую-то нелинейность...

Замечание: Здесь стоит уменьшить шаг по оси Y, иначе происходят страшные вещи. breaks_width(50)

Ошибка: Аналогичная ошибка заданию №3 и №4.

Ошибка: Такая же ошибка как в первом задании №1.

Ошибка: Аналогичная ошибка про неверный тест для пост-хок анализа.

Ошибка: Более оптимальной будет гипотеза о стохастическом доминировании.

Ошибка: Аналогично заданию №3 формы различаются.

Ошибка: Для пост-хок анализа необходим такой же тип теста, что и основной тест.

Ошибка: Нужны другие гипотезы о стохастическом доминировании.

Ошибка: Формы распределений сильно различаются. Если все группы, кроме Very interested еще как-то могут быть похожи друг на друга. Однако группа very interested сильно отличны от них.

Замечание: Начали с равенства прав между мужчинами и женщинами как важной характеристики демократии закончили смертной казнью

Ошибка: Если вы используете непараметрический тест, то пост-хок анализ тоже должен быть непараметрическим.

Ошибка: Нулевая гипотеза Levene Test -- дисперсии равны. В данном случае дисперсии равны.

Ошибка: Опять различие есть только между группами Have done - Might do, Would never do. Различий между Might do и Would never do.

Ошибка: Есть различие только между группой с высшим образованием и начальным. Однако нет достаточных оснований, чтобы найти различия между группой с высшим образованием и средним, средним образованием и начальным.

Ошибка: Различается только одна группа Higher - Lower. Уровень значимости 0.012

Ошибка: Необходимы другие тесты для пост-хок анализа. Подробнее рассказано ранее.

Ошибка: Аналогичная ошибка заданию №3. Необходимы другие гипотезы.

Все же речь идет о другом индикаторе...

Ошибка: Различается только одна группа. Наиболее заинтересованные политикой (very) в целом выше оценивают значимость проживания в демократической стране.

Ошибка: Такая же ошибка как в первом задании.

Ошибка: Аналогично нужно использовать непараметрический тест Данна (Dunn test)

Ошибка: Статистически значимая разница наблюдается только в двух парах. В одной на 5% Very interested - Not at all insterested (0.041) и 10% Very interested - Somewhat interested (0.087)

Ошибка: Для пост-хок анализа необходимо использовать такой же тип теста как и для основного анализа. Использование параметрического теста не является оптимальным.

Ошибка: В данном случае распределения выборок различаются достаточно сильно. Говорить о равенстве медиан нельзя. Необходима постановка гипотез о стохастическом доминировании.

Замечание: Это разница в выборке. Не достаточно свидетельств для того, чтобы предполагать, что в генеральной совокупности есть разница.

Ошибка: Содержательная интерпретация должна быть скорректирована ввиду выше описанных ошибок

Ошибка: Для теста Тьюки аналогично. Это можно заметить на графике. Только две пары не пересекают ноль.

Ошибка: "Средние всех групп отличаются друг от друга." - средние не всех групп отличаются друг от друга. На 5% уровне отличаются группы Fairly bad - Fairly good, Very bad - Fairly good. На 10% уровне отличаются группы Very good - Very bad. Остальные группы статистически значимо не отличаются друг от друга.

Ошибка: Различаются группы Have done - Might do, Would never. Группы Midght do и Would never не различаются.

Почему? На 5% уровне есть различие между Lower-Higher. Т.е. люди, которые имеют высшее образование, выше оценивают значимость технологий, чем те кто имеют только начальное. Даже опираясь на медианы здесь видно, что у одних 8, а у других 7.

Ошибка: Аналогично заданию №1. Совсем не ясно, что это значит. Различия есть между большинством групп и группой Very interested (0.012, 0.007, 0.062). Для других заданий это тоже имеет смысл. Больше данный комментарий дублировать не буду.

Интерпретация здесь сложнее. Линейной связи нет. Однако респонденты "Very interested" в целом выше оценивают значимость демократии, чем все остальные группы. Между всеми остальными группами нет различий. Т.е. сильно отличается одна группа из всех.

Замечание: Тест Тьюки параметрческий. Необходимый аналог тест Данна (Dunn Test)

Ошибка: Такая формулировка путает, ибо до этого вы пишите о достаточно значимой разницы. Все группы различаются в выборке, но маловероятно, что они различаются в генеральной совокупности. Для этого мы должны смотреть на доверительные интервалы и p-value. Статистически значимо (95%) отличается две группы. Остальные группы статистически значимо не различаются.

Интерпретация здесь сложнее. Линейной связи нет. Однако респонденты "Very interested" в целом выше оценивают значимость демократии, чем все остальные группы. Между всеми остальными группами нет различий. Т.е. сильно отличается одна группа из всех.

Замечание: Нам скорее интересны статистически значимые различия. Во всех остальных случаях различия возможны, но доверительные интервалы слишком широки. Плюс тест Тьюки парамтерический. Здесь лучше использовать тест Дана (Dunn test).

Замечание: Здесь в целом можно говорить о том, что формы распределений похожи. Поэтому в целом можно было бы говорить о медианах. Конечно наиболее общим вариантом является интерпретация в виде стохастического доминирования.

Замечание: В целом на 10% уровне 1 группа различается с 3. Об этом можно упомянуть, ибо вырисовывается, что первая группа отличается от остальных. Тогда как другие схожи.

Ошибка: Опять различается только две группы Might do - Have done (0.001), Would never do - Have done (0.001). Группа Would never do - Might do не различаются.

Ошибка: Статистически значимо различается только одна группа Lower - Higher (0.012), остальные группы статистически значимо не различаются.

Ошибка: Если основной тест непараметрический, то и пост-хок анализ тоже должен быть непараметрическим.

Ошибка: Опять же, если вы утверждаете, что распределения различаются, то необходимо ставить гипотезы о стохастическом доминировании.

Ошибка: Не все группы различаются...

Ошибка: Вновь отличаются не все группы. Отличаются группы Very interested - Not at all interested (0.041) - 5%, Very interested - Somewhat interested (0.087) - 10%. Остальные группы статистически значимо не отличаются.

Ошибка: Если основной анализ непараметрический, то пост-хок анализ тоже должен быть непараметрическим.

Ошибка: Если распределения различаются, то необходимо формировать гипотезы о стохастическом доминировании.

Ошибка: Содержательная интерпретация должна быть скорректирована тем, что не все группы различаются.

Ошибка: Аналогично не все группы различаются. По графику видно, что только две группы не перекрывают 0.

"Средние всех групп отличаются друг от друга." - средние не всех групп отличаются друг от друга. На 5% уровне отличаются группы Fairly bad - Fairly good, Very bad - Fairly good. На 10% уровне отличаются группы Very good - Very bad. Остальные группы статистически значимо не отличаются друг от друга.

Ошибка: гипотезы и тип теста

Замечание: Опять же отличия минимальны. Можно использовать ANOVA

Ошибка: Если используете основной непараметрический тест, то пост-хок анализ тоже должен быть непараметрическим.

Ошибка: Неверная постановка гипотез

Ошибка: Аналогично первому заданию неверная постановка гипотез.

Ошибка: Если есть отличия при дисперсионном анализе, то необходимо проводить пост-хок анализ. В самом простом варианте множественное параметрические/непараметрическое сравнение с поправкой. В данном случае не все группы различаются статистически значимо, а лишь некоторые.

Ошибка: Если вы используете непараметрический тест, то постановка гипотез о средних не является верной. При непараметрическом тесте нужна постановка гипотез о равенстве медиан (при схожести распределений) или стохастическом доминировании (при отсутствии схожести распределений)

Замечание: В данном случае отклонение от нормальности минимальное. Поэтому использовать ANOVA можно

Комментарий: В данном случае было бы лучше перевернуть оси. Т.е. сделать RESEMAVAL по Y, а одобрение эвтаназии по X. Тогда можно было бы увидеть почти четкую линейную связь.

Замечание: В целом, если вы увидите такую нелинейность на графиках двух интервальных переменных, то этим можно пренебречь в угоду удобности интерпретации корреляции Пирсона.

Вероятно, что у данные переменные не распознались как numeric, а скорее всего записаны как character. Ввиду этого получился вот такой вот монстр...

Замечание: Корреляция Спирмена/Кенделла не полагается именно на стандартное отклонение переменных, а полагается на стандартное отклонение рангов этих переменных. Большая часть непараметрических тестов конвертирует реальные данные в ранги. Т.е. если это самая большая величина, то это 1 или, и т.д. Подробное описание в википедии

Комментарий: Такой график не очень удачен. Лучше визуализировать вручную с помощью geom_jitter (как в задание №2)

Комментарий: Вы ошибаетесь, когда пишите гипотизы -- верное написание гипотеза. Не сочтите меня снобом, и т.д, просто немного режет глаза. Все же важное понятие для ученых...

Комментарий: Здесь можно добавить, что содержательно хотя индексы связаны друг с другом. Можно предполагать, что они измеряют разные части понимания секулярности-религиозности. Наверное, это очень хорошо...

Замечание: Это только частично верно. Действительно те, кто обладают более низкими уровнями отношения к демократии имеют статистически значимо более низкий уровень эмансипативных ценностей, но в сравнении с группой Fairly good. В сравнении с группой Very good статистически значимых различий нет.

Комментарий: Пост-хок тесты можно не проводить, если в самом дисперсионным анализе нет статистически значимых различий.

Замечание: Почему? Есть различие между двумя группами (Высшее образование - Начальное образование). Нельзя утверждать, что значения тезиса различается между всеми группами, но различия есть. Да, они крайне маргинальны 0.046. Однако мы придерживаемся конвенционального уровня.

Замечание: Люди, которые очень заинтересованы в политике, отличаются от всех остальных групп (от двух статистически значимо на конвенциональном уровне, на одной группе на 10%). Эти люди с большей вероятностью будут сильнее оценивать значимость важности для жизни в демократии. Между остальными группами различий нет.

Замечание: Точнее: действительно те, кто обладают более низкими уровнями отношения к демократии имеют статистически значимо более низкий уровень эмансипативных ценностей, но в сравнении с группой Fairly good. В сравнении с группой Very good статистически значимых различий нет.

Замечание: Все же медианы

Замечание: Действительно те, кто обладают более низкими уровнями отношения к демократии имеют статистически значимо более низкий уровень эмансипативных ценностей, но в сравнении с группой Fairly good. В сравнении с группой Very good статистически значимых различий нет.

Ошибка: Аналогично заданию №3

Замечание: Утверждение о том, что все группы различаются подразумевает, что 1) Would never do отличается от Might do и Have done; 2) Might do отличается от Have done. В данном случае отличие есть только группы Have done от остальных. Статистически значимых различий между Might do и Would never do нет.

Ошибка: Я бы не сказал, что формы распределений похожи. Если еще somewhat, not very и not at all с натяжкой могут быть похожи, то very interested явно отличается от них. Лучше здесь поставить гипотезы о стохастическом доминировании.

Вероятность, что взятое случайное наблюдение из группы higher > взятого случайного наблюдения lower, предполагает, что higher доминирует над lower. На графике это можно заметить рассмотрев распределение higher, где многие значения сгруппированы на 10.

Замечание: Медианы...

Замечание: Все же медианы...

Замечание: Для формирования гипотез о равенстве медиан необходимо, что бы формы распределений были схожими. Иначе можно говорить только о гипотезах стохастического доминирования. В данном случае формы распределений различаются.

Замечание: Для формирования гипотез о равенстве медиан необходимо, что бы формы распределений были схожими. Иначе можно говорить только о гипотезах стохастического доминирования.

Замечание: Различие между этими группами есть только на 90% уровне.

Замечание: Не очень понимаю, а зачем было объединять категории? 2 и 3 категория были объединены в одну, но зачем? Если делаете такие действия, то описывайте логику, иначе не ясно.

Замечания: Между группами Not very interested и Very interested различия есть на 10%. В целом различия наблюдаются почти между остальными группами и группой "Very interested".

Замечание: А где содержательная интерпретация?..

Замечание: Это скорее наблюдаемые значения в выборке. У нас нет достаточных оснований для переноса этих выводов в гс.

Замечание: Если быть достаточно строгим, то у порядковых переменных нет средних и дисперсий...

Замечание: Все же не все группы различаются. Статистически значимые различия (т.е., с большой вероятностью имеющиеся не только в выборке, но в гс) есть между группами Fairly good - Fairly bad, Fairly good - Fairly bad. Различия между Very good - Very bad значимы только на 10%. (p-value 0.07). В таком случае лучше говорить о том, что различия есть между некоторыми группами. Например, группы Fairly bad - Very bad и группы Fairly good - Very good не различаются, т.е. не все группы отличаются друг от друга. Точнее было бы сказать, что те кто хорошо оценивают демократию и плохо различаются по уровню эмансипативных ценностей.

Замечание: Более логичным, как мне кажется, рассматривать данные гипотезы как различие в распределениях.

Замечание: Вы не верно обработали данные. У вас появился лишний уровень (-1), которого быть не должно. В данном случае это не критическая ошибка, но может стать критической в другом случае.

Ошибка: Необходима более подробная интерпретация (пост-хок анализ, описание какие группы значимо отличаются, и т.д.). Относится и ко всем остальным заданиям.

Комментарий: Это не предполагалось, но это можно было сделать ввиду малых значений в одной из категорий.

0,05

Комментарии: Отделяйте содержательную интерпретацию от технической, и т.д.

Замечание: Все же лучше говорить об ассоциации, чем о зависимости. Это точнее.

Комментарии: Все сломалось...

Замечание: Необходима интерпретация пост-хок анализа

Замечание: Я почти уверен, что post-hoc анализ можно не проводить, если результаты не являются статистически значимыми. Только при условии, что результаты статистически значимы какие-либо значения значимо отличаются от ожидаемых (их стандартный остаток больше 2).

Замечание: Нельзя принять альтернативную гипотезу (если быть очень кратким).

Подробнее об этом: 1) https://math.stackexchange.com/questions/4185778/why-can-we-not-accept-the-alternate-hypothesis-in-chi-squared-testing (второй ответ) 2) https://stats.stackexchange.com/questions/587383/why-cant-we-accept-the-null-hypothesis-but-we-can-accept-the-alternative-hypot (множество размышлений здесь)

Данное замечание относится и ко всем остальным тезисам о принятии альтернативной гипотезы.

Комментарий: Выходите на более абстрактные выводы в отдельной содержательной интерпретации

Комментарий:Точнее сказать, что распределение уровня счастья не различается между верующими и неверующими

Загадочно...

Ошибка: Отсутствует постановка гипотез

Ошибка: Отсутствует постановка гипотез

Замечание: Старайтесь давать более структурированные ответы. Используйте подзаголовки и явным образом отделяйте содержательную интерпретацию, описание визуализации, и т.д. (относится и ко всем остальным заданиям)

Ошибка: Отсутствует постановка гипотез

Ошибка: Отсутствует постановка гипотез

Комментарий: Я почти уверен, что post-hoc анализ можно не проводить, если результаты не являются статистически значимыми. Только при условии, что результаты статистически значимы какие-либо значения значимо отличаются от ожидаемых (их стандартный остаток больше 2).

Комментарий: В итоговых результатах можно сослаться на уровень значимости. Достаточно часто 90-ый уровень применяется. В таком случае, при 90-отном уровне можно утверждать об ассоциации. В случае 95-отном уровне утверждать об ассоциации нельзя.

Замечание: В задании речь шла о медиане, поэтому стоит дальше говорить о сравнении медиан, а не средних.

Ошибка: Гипотезы для непараметрического теста иные. Все же речь идет о медиане.

Ошибка: Гипотезы для непараметрического теста иные.

Ошибка: Гипотезы для непараметрического теста иные.

Комментарий: Все же 0.016-0.055?..

Ошибка: Гипотезы поставлены для параметрического теста. Следует либо написано два типа гипотез, если используете два теста. Только гипотезы для необходимого теста.

Замечание: Здесь нужно поменять тип теста на непараметрический - 'type = "nonparametric"'. Относится и к другим заданиям, где используется визуализация

Ошибка: Отсутствует явная постановка гипотез.

Комментарий: Старайтесь давать более четкие выводы, насколько сильно различаются, и т.д. Относится ко всем остальным заданиям.

Ошибка: Отсутствует явная постановка гипотез

Замечание: Здесь нужно поменять тип теста на непараметрический - 'type = "nonparametric"'

Ошибка: Отсутствует явная постановка гипотез

Ошибка: Отсутствует явная постановка гипотез

Ошибка: Отсутствует явная постановка гипотез

Предполагалось, что здесь должна быть медиана.

Замечание: Вы здесь допустили ошибку, заменим все 0 NA. Из-за этого у Вас изменились распределения.

0.01

Замечание: "nonparametric"

Замечание: Опять же здесь отображены средние, а не медианы.

Замечание: Аналогично заданию №1 необходимо поменять тип на "nonparametric".

Замечание: Ввиду неверного аргумента на картинке отображены не медианы, а средние.

Замечание: Здесь необходимо поставить другой тип аргумента - "nonparametric", если Вы решили использовать тест wilcox.test

Замечание: Вам не кажется, что здесь описана странная логика? Если значительная часть значений лежат вдоль или около ожидаемых квантилей, то зачем использовать непараметрический тест?..

Комментарий: Здесь можно было воспользоваться t-test. В целом такое отклонение не является значительным. Использовать непараметрический аналог также возможно.

Красиво!

Ошибка: Неверно поставлены гипотезы

Ошибка: Неверно выбран тест, поэтому содержательная интерпретация не является точной.

Ошибка: Отсутствие проверки допущений

Ошибка: Неверная постановка гипотез.

Замечание: Из-за неверно выбранного теста содержательная интерпретация не является точной.

• Ошибка: Отсутствие проверки допущений
• Ошибка: Неверный выбор теста

Ошибка: Неверная постановка гипотез. Аналогично заданию №1, №2.

Замечание: Из такого утверждения складывается ощущение о том, что верующие имеют значительно более низкий уровень эмансипативных ценностей. В действительности между ними есть статистически значимая разница, но она не так критична. 0.39 против 0.43 в выборочных значениях. При самом "максимальном" сценарии разница в среднем составляет около 0.055 значений.

Более точной формулировкой было бы: "Вера в Бога в среднем связана с более низким уровнем эмансипативных ценностей"

Замечание: Замечание аналогичное заданию №1. Больше конкретики.

Ошибка: Отсутствует проверка допущений.

Ошибка: Аналогично заданию №1. Такая постановка гипотез является слишком широкой. Для различных статистических тестов есть собственные гипотезы.

Замечание: Будьте более конкретными. Разница есть, но насколько? Поймите, что статистически значимая разница возможна как между 0.05 и 0.06, так и между 0.05 и 0.6. Важно конкретизировать насколько велика разница. Таким образом, насколько женщины имеют более высокие показатели равенства, чем мужчины?

Ошибка: Отсутствует проверка допущений для проведения t-test.

Ошибка: Такая постановка гипотез является слишком широкой. Для различных статистических тестов есть собственные гипотезы.

Замечание: Здесь необходимо указывать не среднее, а медиану. Как задание, так и тест все же полагается на нее.

Замечание: Здесь необходимо указать аргумент о непараметрическом типе теста.

Ошибка: Необходима постановка других гипотез.

Для непараметрических тестов доверительный интервал более сложная концепция, чем для параметрических. О доверительных интервалах (2) для данного теста: 1) https://stats.stackexchange.com/questions/404971/wilcoxon-signed-rank-test-help-on-interpretation-of-pseudo-median ; 2) https://stats.stackexchange.com/questions/612172/why-is-the-pseudomedian-better-than-the-median-in-a-wilcoxon-test

Ошибка: Как и для 3 задания гипотезы поставлены неверно.

Ошибка: Вы ниже верно определяете, что нужен непараметрический аналог теста, но тогда и гипотезы нужны не о равенстве/различии средних, а о медианах.

Замечание: Я бы, скорее, сказал, что в данном случае лучше использовать непараметрический аналог. Вопрос робастности достаточно сложный и понять когда можно пренебречь непросто. В моем представлении здесь лучше было бы воспользоваться непараметрическим аналогом. Ввиду того, что на концах распределений значения явно отклоняются от ожидаемых. Плюс многие значения достаточно часто выходят за доверительный интервал.

Ошибка: Здесь не хватает явной содержательной интерпретации.

Замечание: Здесь необходимо указывать непараметрический тип теста.

Замечание: Здесь необходимо указывать не среднее, а медиану. Как задание, так и тест все же полагается на нее.

Ошибка: Отсутствуют гипотезы для теста Вилкоксона.

Ошибка: Не хватает содержательной интерпретации.

Ошибка: Отсутствуют гипотезы для теста Вилкоксона.

Ошибка: Отсутствует содержательная интерпретация для результатов.

Ошибка: Отсутствуют гипотезы для t-test

Ошибка: 1) Отсутствуют гипотезы для t-test; 2) Нет визуализации; 3) Нет содержательной интерпретации

Я бы, скорее, сказал, что в данном случае лучше использовать непараметрический аналог. Вопрос робастности достаточно сложный и понять когда можно пренебречь непросто. В моем представлении здесь лучше было бы воспользоваться непараметрическим аналогом. Ввиду того, что на концах распределений значения явно отклоняются от ожидаемых. Плюс многие значения достаточно часто выходят за доверительный интервал.

Ошибка: не хватает графика и содержательной интерпретации.

Аналогично заданию №3 здесь проблема связана с тем, что здесь среднее, а не медиана. Плюс сложность с доверительным интервалом.

Замечание: Аналогично предыдущему заданию необходимо поменять на непараметрический.

Ошибка: Неверна определена нулевая гипотеза

Для теста Вилкоксона доверительный интервал является более сложной концепцией, чем для параметрического t-test. Здесь Вы вычисляете разницу между средними (1) 3.89-3.18 = 0.71, что не верно о чем я написал выше. Это не упоминалось на паре, поэтому за ошибку это считаться не будет. О доверительных интервалах (2) для данного теста: 1) https://stats.stackexchange.com/questions/404971/wilcoxon-signed-rank-test-help-on-interpretation-of-pseudo-median ; 2) https://stats.stackexchange.com/questions/612172/why-is-the-pseudomedian-better-than-the-median-in-a-wilcoxon-test

Замечание: Здесь необходимо поменять на "nonparametric", тогда график будет отображен как непараметрический.

Замечание: Ввиду неверной гипотезы получается неверный вывод.

Ошибка: Неверна определена нулевая гипотеза

Замечание: не округляйте так сильно. Лучше всего округлять до 2 или 3 знака (-0.056, -0.0557).

Не очень понятно, что это значит. С одной стороны я могу понять, что это можно проинтерпретировать как верно суждение, с другой стороны оно очень сложное. t-статистика (t-value) -- это разница между средними выборок деленное на совместную дисперсию.

Замечание: Я бы, скорее, сказал, что в данном случае лучше использовать непараметрический аналог. Вопрос робастности достаточно сложный и понять когда можно пренебречь непросто. В моем представлении здесь лучше было бы воспользоваться непараметрическим аналогом. Ввиду того, что на концах распределений значения явно отклоняются от ожидаемых. Плюс многие значения достаточно часто выходят за доверительный интервал.

Замечание: Это не медиана, а среднее. Опять же среднее отображается ввиду того, что не вы указали необходимый тип теста.

Аналогично заданию №3 здесь проблема связана с тем, что здесь среднее, а не медиана. Плюс сложность с доверительным интервалом.

Замечание: Не очень понимаю, что это значит.

Замечание: Долго не мог понять в чем дело. Старайтесь не допускать ошибок, где все встает с ног на голову. Fear стало Trust, а Trust стало Fear.

Замечание: Аналогично заданию 3, указывайте непараметрический тест.

Замечание: В будущих работах эксплицитно прописывайте уровень значимости на который вы ориентируетесь.

Ошибка: Аналогично заданию 3, нулевая и альтернативная гипотезы неверны.

Замечание: Для теста Вилкоксона доверительный интервал является более сложной концепцией, чем для параметрического t-test. Здесь Вы вычисляете разницу между средними (1) 3.89-3.18 = 0.71, что не верно о чем я написал выше. Это не упоминалось на паре, поэтому за ошибку это считаться не будет. О доверительных интервалах (2) для данного теста: 1) https://stats.stackexchange.com/questions/404971/wilcoxon-signed-rank-test-help-on-interpretation-of-pseudo-median ; 2) https://stats.stackexchange.com/questions/612172/why-is-the-pseudomedian-better-than-the-median-in-a-wilcoxon-test

Замечание: Если вы используете непараметрический тест, то и для картинки используйте непараметрический. Здесь необходимо указать "nonparametric".

Замечание: Это технически верно, но чаще говорят о равенстве/различие медиан.

Ошибка: Неверна определена нулевая гипотеза

Замечание: Дополнительно к этому данная переменная (Q242) не является интервальной. Она является порядковой. В таком случае известно, что 2 > 1, но неизвестно насколько (аналогично и для других значений). У порядковых переменных (если быть "пуристами") нет среднего значения, дисперсии, и т.д.

Замечание: Здесь полностью согласен. Очень мало значений отличаются от ожидаемых.

Замечание: используйте заголовки различных уровней (### можно такой) для более удобной навигации.

Замечание: Я бы, скорее, сказал, что в данном случае лучше использовать непараметрический аналог. Вопрос робастности достаточно сложный и понять когда можно пренебречь непросто. В моем представлении здесь лучше было бы воспользоваться непараметрическим аналогом. Ввиду того, что на концах распределений значения явно отклоняются от ожидаемых. Плюс многие значения достаточно часто выходят за доверительный интервал.