Ushbu kurs ishida statistik gipotezalarni tekshirish nazariyasi, kriteriy tanlash tamoyillari, tanlanmalar bir jinsliligini baholovchi noparametrik testlar hamda dispersiyalar barqarorligini aniqlovchi Bartlett va Cochran kriteriylarining nazariy va amaliy asoslari chuqur tahlil qilindi. Har bir bo‘limda statistik metodlarning mohiyati, matematik formulalari, qo‘llanilish shartlari va real misollar bilan yoritildi. Birinchi bo‘limda statistik gipotezalarni tekshirishning umumiy nazariy poydevori ishlab chiqildi. Nol va muqobil gipotezalar farqlari, qaror qabul qilish jarayonidagi birinchi va ikkinchi tur xatoliklar, kriteriy kuchi, kritik sohalar va qaror mezonlari keltirildi. Gipotezalarni tekshirish jarayonini matematik nuqtayi nazardan izchil tashkil etish statistik tahlilning barqarorligi va ishonchliligini oshirishi ta’kidlandi. Ikkinchi bo‘limda kriteriy tanlashning ilmiy asoslari batafsil ochib berildi. Statistik mezon tanlanayotganda ma’lumotlar tabiatini, taqsimot xususiyatlarini, tanlanma hajmini, parametrlarning ma’lumligi yoki noma’lumligini, maqsadning matematik mohiyatini e’tiborga olish zarurligi isbotlandi. Neyman–Pirsоn optimallik printsipi asosida eng kuchli kriteriyni tanlash tamoyili tushuntirildi. Kriteriy tanlashning nazariy mezonlari amaliy misollar orqali mustahkamlandi. Uchinchi bo‘lim noparametrik kriteriylarga bag‘ishlandi. Tanlanmalar bir jinsliligi taqsimot shakliga bog‘liq bo‘lmagan testlar yordamida baholanishi, Kolmogorov–Smirnov, Mann–Whitney, Kruskal–Wallis, Khi-kvadrat va Rosenbaum kriteriylarining matematik asoslari izchil ochib berildi. Keltirilgan misollar orqali ushbu testlarning afzalliklari, qo‘llanilish holatlari, barcha turdagi ma’lumotlar bilan ishlashdagi moslashuvchanligi amaliy ravishda ko‘rsatildi. Ushbu kriteriylar normal taqsimot talabi bo‘lmagan vaziyatlarda eng ishonchli va barqaror tahlil vositasi ekanligi aniqlandi. To‘rtinchi bo‘limda dispersiyalar barqarorligini tekshiruvchi Bartlett va Cochran kriteriylarining matematik asoslari, statistik modellari va ishlash mexanizmlari yoritildi. Bartlett kriteriysining likelihood ratio asosida qurilganligi, normal taqsimotda qudratli test ekanligi, Cochran kriteriysining esa maksimal dispersiyaning ajralib turishini baholashi ko‘rsatildi. Har ikki kriteriy bo‘yicha keltirilgan amaliy misollar yordamida dispersiyalar bir jinsliligini tekshirish statistik tahlilning ajralmas bosqichi ekanligi isbotlandi.