Глубокоуважаемая Полина!
1. Про классический дисперсионный анализ Вы знаете. Он опирается на предположение нормальности распределений рассматриваемых случайных величин, а на практике нормальности нет. Непараметрические аналоги обсуждаются в соседней теме "Многомерная непараметрика"
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?t=583
2. Чтобы применить статистические методы, необходимо от реальной проблемы перейти к той или иной вероятностно-статистической модели. В которой нет речи о, следуя Вашему примеру, хорьках и мышах, вместо них рассматриваются те или иные случайные величины, а задача состоит в оценивании (характеристик, параметров, плотности распределения) или в проверке гипотез. Вероятностно-статистическая модель подвергается изучению. Полученные в ней выводы интерпретируются затем в терминах реальной проблемы (следуя Вашему примеру, получают выводы о хорьках и мышах).
3. К сожалению, я никак не могу перейти к той или иной вероятностно-статистической модели, следуя Вашему примеру о хорьках и мышах.
С мышами более-менее ясно - замеряют частоту сокращения сердечной мышцы у отлавливаемых мышей-полевок, эту частоту можно рассматривать как реализацию случайной величины, распределение которой одно и то же для каждого участка в форме круга.
А вот как меняются распределения от круга к кругу? Кроме наличия хорька Вы вводите еще его возраст как показатель активности. Не вполне ясно - разве с возрастом хорек становится вегетарианцем?
И еще говорите о совах.
Какую же гипотезу Вы хотите проверять?
Простейший вариант - проверить совпадение функций распределения для всех выборок. Т.е. гипотезу о том, что частота сокращения сердечной мышцы у отлавливаемых мышей-полевок не зависит ни от наличия хорька, ни от наличия совы.
Для проверки такой гипотезы и предназначен дисперсионный анализ (параметрический и непараметрический).
А что Вас интересует - в терминах вероятностно-статистической модели?