נעשה שימוש במבחנים סטטיסטיים כדי לקבוע אם קשר משוער בין משתנים הוא בעל משמעות סטטיסטית. בדרך כלל, הבדיקה תמדוד את מידת ההתאמה או המשתנה של המשתנים. מבחנים פרמטריים הם אלה הנשענים על הנטיות המרכזיות של המשתנים ומניחים התפלגות נורמלית. מבחנים שאינם פרמטריים אינם מניחים הנחות לגבי התפלגויות האוכלוסייה.
מבחן t הוא מבחן פרמטרי המשווה את אמצעי הדגימות והאוכלוסיות המעורבות. ישנם מספר סוגים של מבחני t. מבחן t מדגם אחד משווה את ממוצע המדגם עם ממוצע משוער. מבחן t מדגמים עצמאי בודק האם לאמצעים של שתי דגימות שונות יש ערכים דומים. נעשה שימוש במבחן t מדגם זוגי כאשר קיימות שתי תצפיות להשוואה עבור כל נושא במדגם. מבחן t מיועד לנתונים מספריים עם התפלגות נורמלית.
נתונים סדירים הם נתונים נגזרים המתארים את הערכים היחסיים של כל יחידה במדגם. לדוגמה, נתונים מסודרים על גבהים של 10 תלמידים בכיתה פשוט יהיו המספרים 1 עד 10, כאשר 1 עשוי לייצג את התלמיד הקצר ביותר ו -10 עשוי לייצג את הגבוה ביותר סטוּדֶנט. לאף תלמיד לא יהיה אותו ערך אלא אם כן היה להם אותו גובה בדיוק. מדדי נטייה מרכזית הם חסרי משמעות עם נתונים סדירים.
בדיקות T אינן מתאימות לשימוש עם נתונים סדירים. מכיוון שלנתוני סידור אין נטייה מרכזית, אין להם גם התפלגות נורמלית. ערכי הנתונים הסדורים מופצים באופן שווה, אינם מקובצים סביב נקודת אמצע. מסיבה זו, למבחן t של נתונים סדירים אין משמעות סטטיסטית.
ישנן שלוש בדיקות בעלות מובהקות סטטיסטית המתאימות לשימוש עם נתונים סדירים. המתאם בין סדר הדרגות של ספירמן מתאים לשימוש כשיש רק שני משתנים מעורבים, והקשר שלהם מונוטוני, אם כי לא בהכרח לינארי. במערכות יחסים מונוטוניות, ככל שהמשתנה הראשון גדל, אין שינוי בכיוון המשתנה השני. מבחן Kruskal-Wallis מיועד למקרים שיש יותר משתי דוגמאות, והנתונים אינם מופצים בדרך כלל. זה דומה לניתוח חד כיווני של שונות. ניתן להשתמש בניתוח השונות של פרידמן לפי דרגות כאשר יש שלוש תצפיות או יותר של משתנה יחיד בקבוצה אחת.