Критерії однорідності результатів серій спостережень
Перевірка на однорідність виконується для результатів двох серій спостережень з використанням критерію Стьюдента, а для більшого числа серій спостережень (вимірювань) - критерію Р. Фішера.
Відповідно до критерію Стьюдента дві серії (L=2) з числом результатів спостережень

визнаються однорідними, якщо виконується нерівність

, (4.1)
де

- середні арифметичні результатів спостережень першої і другої серій відповідно;

- незміщені оцінки дисперсій результатів спостережень першої і другої серій;

- коефіцієнт Стьюдента, значення якого знаходять за таблицею додатка 6 при числі степенів вільності

, задаючись відповідною довірчою ймовірністю P або рівнем значущості

.
Отже, методика перевірки однорідності результатів двох серій вимірювань за критерієм Стьюдента виконується так:
1) обчислюють середні арифметичні

результатів першої і другої серій вимірювань;
2) обчислюють незміщені оцінки дисперсій

результатів вимірювань першої і другої серій;
3) знаходять

за таблицею коефіцієнтів Стьюдента (додаток 6);
4) перевіряють виконання нерівності (4.1), тобто критерію Стьюдента.
Відповідно до критерію Фішера, який використовується при числі серій

, різницю середніх арифметичних результатів серій спостережень вважають допустимою, якщо виконується умова

, (4.2)
де

- оцінка міжгрупової дисперсії;

- середнє значення оцінок внутрішньогрупових дисперсій;

- відсоткові значення розподілу Фішера. Їх знаходять залежно від числа степенів вільності

для різних рівнів значущості (найбільш широко використовуються 1% і 5%) за таблицями, які приведені у відповідній літературі [3,26]. Причому:

- число степенів вільності чисельника

;

- число степенів вільності знаменника

, де

- число спостережень у всіх Lсеріях;

- число спостережень в j-й серії,

.
Методика перевірки однорідності результатів

серій спостережень за критерієм Фішера:
1) обчислюють середнє арифметичне значення результатів кожної серії спостережень

,

;
2) обчислюють міжгрупове (загальне) середнє арифметичне значення для всього обсягу N результатів спостережень (в усіх серіях)

(4.3)
Якщо всі серії складаються з однакового числа спостережень

, то формула (4.3) спрощується

;
3) знаходять незміщену оцінку міжгрупової дисперсії результатів спостережень (розсіювання між груповими середніми арифметичними)

4) визначають середнє арифметичне значення незміщених оцінок внутрішньогрупових дисперсій результатів спостережень (середнє розсіювання всередині груп):

(4.4)
де

(4.5)
- незміщена оцінка внутрішньогрупової дисперсії результатів спостережень j-ї серії,

;
5) знаходять значення

за таблицею Фішера і перевіряють виконання нерівності (4.2), тобто критерію Фішера. Якщо значення відношення

знаходиться поза інтервалом, який визначається нерівністю (4.2), то це означає, що середні арифметичні результатів спостережень серій мають недопустимі зміщення. У такому разі приймають рішення про неоднорідність серій спостережень, тобто про неприпустимість різниці між їхніми середніми арифметичними значеннями. Для усунення цього ефекту необхідно знайти причину розходження між середніми арифметичними значеннями

і в експериментальні дані відповідної серії (серій) внести додаткову поправку (поправки). Інколи, з метою виявлення за допомогою такої перевірки прогресуючого впливу будь-якого чинника, увесь масив експериментальних даних штучно розбивають на дві або більше серій.
Для перевірки однорідності двох серій вимірювань, розподіл яких відрізняється від нормального, доцільно використовувати рангові критерії Уілкоксона і Сіджела-Тьюкі [25].
Критерії рівноточності результатів серій спостережень
Поряд з термінами “рівноточні” і “нерівноточні” результати спостережень (вимірювань) використовують також терміни “рівнорозсіяні” і “нерівнорозсіяні” результати спостережень, оскільки вони ґрунтуються на порівнянні і допустимості відмінностей оцінок внутрішньогрупових дисперсій (або СКВ) результатів спостережень. Для перевірки такої допустимості відмінностей використовують критерій Р. Фішера (при числі серій

) або критерій М. Бартлетта (при числі серій

).
Відповідно до критерію Фішера відмінність між незміщеними оцінками дисперсій

результатів двох серій з числом спостережень

вважається допустимою, якщо виконується умова

. (4.6)
Значення

залежно від числа степенів вільності для рівнів значущості

наводяться в таблицях Фішера. Число степенів вільності для оцінки дисперсії

дорівнює

, для оцінки дисперсії

воно дорівнює

. Оцінки дисперсій

обчислюють за формулою (4.5), після цього перевіряють нерівність (4.6).
Критерій М. Бартлетта справедливий для

і

. Він ґрунтується на обчисленні

- розподілу

(4.7)
де

. (4.8)
Оцінки дисперсій

і

обчислюють за формулами (4.4) і (4.5). Якщо в усіх серіях число спостережень

, то можна вважати c = 1.
Критерій Бартлетта визначається нерівністю

(4.9)