تستخدم الاختبارات الإحصائية لتحديد ما إذا كانت العلاقة المفترضة بين المتغيرات لها دلالة إحصائية. عادة ، سيقيس الاختبار الدرجة التي ترتبط بها المتغيرات أو تختلف. الاختبارات البارامترية هي تلك التي تعتمد على الميول المركزية للمتغيرات وتفترض التوزيع الطبيعي. الاختبارات غير المعلمية لا تضع افتراضات حول توزيعات السكان.
اختبار t هو اختبار حدودي يقارن بين وسائل العينات والسكان المعنيين. هناك عدة أنواع من اختبارات T. يقارن اختبار t لعينة واحدة متوسط العينة بمتوسط مفترض. يفحص اختبار t للعينات المستقلة ما إذا كانت وسائل عينتين مختلفتين لها قيم متشابهة. يتم استخدام اختبار t للعينة المزدوجة عندما تكون هناك ملاحظتان للمقارنة لكل موضوع في العينة. تم تصميم اختبار t للبيانات الرقمية ذات التوزيع الطبيعي.
البيانات الترتيبية هي بيانات مشتقة تصف القيم النسبية لكل وحدة في العينة. على سبيل المثال ، ستكون البيانات الترتيبية لارتفاعات 10 طلاب في الفصل الدراسي هي الأرقام ببساطة من 1 إلى 10 ، حيث 1 قد يمثل أقصر طالب و 10 قد يمثل الأطول طالب علم. لن يكون للطلاب نفس القيمة ما لم يكن لديهم نفس الارتفاع بالضبط. مقاييس الاتجاه المركزي لا معنى لها مع البيانات الترتيبية.
اختبارات T غير مناسبة للاستخدام مع البيانات الترتيبية. نظرًا لأن البيانات الترتيبية ليس لها اتجاه مركزي ، فليس لها أيضًا توزيع طبيعي. يتم توزيع قيم البيانات الترتيبية بالتساوي ، وليست مجمعة حول نقطة وسطية. لهذا السبب ، لن يكون لاختبار t للبيانات الترتيبية أي معنى إحصائي.
هناك ثلاثة اختبارات ذات دلالة إحصائية مناسبة للاستخدام مع البيانات الترتيبية. يعتبر ارتباط ترتيب ترتيب سبيرمان مناسبًا للاستخدام عندما يكون هناك متغيرين فقط ، وتكون علاقتهما رتيبة ، على الرغم من أنها ليست خطية بالضرورة. في العلاقات الرتيبة ، مع زيادة المتغير الأول ، لا يوجد تغيير في اتجاه المتغير الثاني. تم تصميم اختبار Kruskal-Wallis للحالات التي يوجد فيها أكثر من عينتين ، ولا يتم توزيع البيانات بشكل طبيعي. إنه مشابه لتحليل التباين أحادي الاتجاه. يمكن استخدام تحليل فريدمان للتباين حسب الرتب عندما تكون هناك ثلاث ملاحظات أو أكثر لمتغير واحد في مجموعة واحدة.