Option (c) is correct.

Statement I is true but Statement II is false.

Statement I: Parametric tests cannot be applied to ordinal or nominal scale data.This statement is true. Parametric tests, such as t-tests or ANOVA, are based on assumptions of normality and equal variances, which are not applicable to ordinal or nominal scale data. Non-parametric tests are more appropriate for analyzing data with these measurement scales.

Statement II: Parametric tests do not suppose any particular distribution and the consequential assumptions.

This statement is false. Parametric tests do make assumptions about the distribution of the data, such as assuming normality, equal variances, and independence. These assumptions are necessary for the validity of parametric tests.

विकल्प (c) सही है।

कथन I सत्य है लेकिन कथन II असत्य है।

कथन I: प्राचलिक परीक्षणों (Parametric tests) को क्रमसूचक या नामिक पैमाने के आंकड़ों पर लागू नहीं किया जा सकता है। यह कथन सत्य है। प्राचलिक परीक्षणों (Parametric tests), जैसे कि t-tests or ANOVA, साधारण अवस्था, समान भिन्नता की मान्यताओं पर आधारित होते हैं, जो क्रमसूचक या नामिक पैमाने के आंकड़ों पर लागू नहीं होते हैं। इन माप पैमाने के साथ डेटा का विश्लेषण करने के लिए गैर-प्राचलिक परीक्षण अधिक उपयुक्त हैं।

कथन II: प्राचलिक परीक्षणों (Parametric tests) किसी विशेष वितरण और परिणामी मान्यताओं को नहीं मानते हैं। यह कथन गलत है। प्राचलिक परीक्षणों (Parametric tests) डेटा के वितरण के बारे में धारणाएं बनाते हैं, जैसे कि साधारण अवस्था , समान भिन्नता और स्वतंत्रता मानना। प्राचलिक परीक्षणों की वैधता के लिए ये धारणाएं आवश्यक हैं।