Statistiskos testus izmanto, lai noteiktu, vai hipotēzētajai saistībai starp mainīgajiem ir statistiska nozīme. Parasti testā mēra mainīgo lielumu korelācijas vai atšķirības pakāpi. Parametriskie testi ir tie, kas balstās uz mainīgo centrālajām tendencēm un pieņem normālu sadalījumu. Neparametriskie testi nedod pieņēmumus par populācijas sadalījumu.
T-tests ir parametru tests, kurā salīdzina vidējos paraugus un iesaistītās populācijas. T-testiem ir vairākas šķirnes. Viena parauga t-tests salīdzina parauga vidējo ar hipotēzēto vidējo. Neatkarīgu paraugu t-tests pārbauda, vai divu dažādu paraugu vidējiem rādītājiem ir līdzīgas vērtības. Ja ir divi novērojumi, lai salīdzinātu katru izlases priekšmetu, tiek izmantots pārī savienots parauga t-tests. T-tests ir paredzēts skaitliskiem datiem, kuriem ir normāls sadalījums.
Kārtējie dati ir atvasināti dati, kas apraksta katras izlases vienības relatīvās vērtības. Piemēram, kārtējie dati par 10 skolēnu augstumu klasē vienkārši būtu skaitļi 1 līdz 10, kur 1 var pārstāvēt īsāko studentu un 10 - garāko students. Nevienam studentam nebūtu vienādas vērtības, ja vien viņiem nebūtu tieši tāds pats augums. Centrālās tendences rādītājiem nav nozīmes ar kārtas datiem.
T-testi nav piemēroti lietošanai ar kārtas datiem. Tā kā kārtas datiem nav centrālas tendences, tiem nav arī normāla sadalījuma. Kārtas datu vērtības tiek vienmērīgi sadalītas, nevis sagrupētas ap viduspunktu. Tāpēc kārtējo datu t-testam nebūtu statistiskas nozīmes.
Ir trīs statistiski nozīmīgi testi, kurus ir lietderīgi izmantot ar kārtas datiem. Spīrmena rangu secības korelācija ir piemērota, ja ir iesaistīti tikai divi mainīgie, un to attiecības ir monotonas, lai arī ne vienmēr lineāras. Monotoniskās attiecībās, palielinoties pirmajam mainīgajam, otrā mainīgā virzienā nav izmaiņu. Kruskal-Wallis tests ir paredzēts gadījumiem, kad ir vairāk nekā divi paraugi, un dati parasti netiek izplatīti. Tas ir līdzīgs vienvirziena dispersijas analīzei. Frīdmana dispersijas analīzi pēc pakāpēm var izmantot, ja vienā grupā ir trīs vai vairāk viena mainīgā novērojumi.