Option (d) is correct.

Statement I is false but Statement II is true.

Non-parametric tests are statistical tests that do not make assumptions about the underlying distribution of the data. They are used when the data does not meet the assumptions required for parametric tests.

Statement I is false because non-parametric tests are generally considered easier to use than parametric tests. They do not require the same level of assumptions about the data and are more robust to violations of those assumptions. They also do not require extensive computations like some parametric tests do.

Statement II is true because non-parametric tests do not assume any specific distribution for the data. They are based on ranking or ordering the data rather than on specific distributional assumptions. This makes them more flexible and applicable to a wider range of data types and research scenarios.

विकल्प (d) सही है।

कथन I असत्य है लेकिन कथन II सत्य है। गैर-प्राचलिक परीक्षण वे सांख्यिकीय परीक्षण हैं जो डेटा के अंतर्निहित वितरण के लिए मान्यताओं का पालन नहीं करते। उनका उपयोग तब किया जाता है जब डेटा प्राचलिक परीक्षणों के लिए आवश्यक मान्यताओं को पूरा नहीं करता है। गैर-प्राचलिक परीक्षणों को आमतौर पर प्राचलिक परीक्षणों की तुलना में उपयोग करना आसान माना जाता है। उन्हें प्राचलिक परीक्षणों की तरह व्यापक गणना की भी आवश्यकता नहीं होती है।

कथन II सत्य है क्योंकि गैर-प्राचलिक परीक्षण डेटा के लिए कोई विशिष्ट वितरण नहीं मानते हैं। वे विशिष्ट वितरण मान्यताओं के बजाय डेटा की रैकिंग या क्रमबद्धता पर आधारित हैं। यह उन्हें विभिन्न डेटा प्रकारों और भिन्न शोध परिदृश्यों के लिए अधिक लचीला और उपयोगी बनाता है।