Оценка изменчивости признаков для непараметрических данных, нужно сравнить изменчивость у разных выборок по ряду параметров Опции

[Giulietta]

Всем добрый день!
Проводим анализ изменчивости признаков. Нужно не только визуально определить изменчивость, но и получить конкретные цифры, её оценивающие, а потом проверить достоверность отличия изменчивости в выборках.
Нашли отличные формулы у Л.А. Животовского (Журнал общей биологии 1980, N2), позволяют и обобщённую дисперсию вычислить, и статистически её оценить, но всё это для параметрических данных. А у нас они непараметрические. Существует ли что нибудь подобное применительно к непараметрическим выборкам?
Спасибо

[100$]

Всем добрый день!
Проводим анализ изменчивости признаков. Нужно не только визуально определить изменчивость, но и получить конкретные цифры, её оценивающие, а потом проверить достоверность отличия изменчивости в выборках.
Нашли отличные формулы у Л.А. Животовского (Журнал общей биологии 1980, N2), позволяют и обобщённую дисперсию вычислить, и статистически её оценить, но всё это для параметрических данных. А у нас они непараметрические. Существует ли что нибудь подобное применительно к непараметрическим выборкам?
Спасибо

А почему бы не использовать многомерные подходы? Памятуя о том, что одномерный анализ - частный случай многомерного.
Н-р, единицу статистического наблюдения - объект (то бишь растение) охарактеризовать вектором признаков, а потом тестировать гипотезу равенства дисперсионно-ковариационных матриц, играющих в многомерных распределениях роль дисперсий.
Методами, реализованными, н-р, в AtteStat'е. Имею в виду непараметрический критерий Пури-Сена.