Statistiske tester brukes til å bestemme om et hypotetisk forhold mellom variabler har statistisk betydning. Vanligvis vil testen måle i hvilken grad variablene enten korrelerer eller er forskjellige. Parametriske tester er de som er avhengige av de sentrale tendensene til variablene og antar en normalfordeling. Ikke-parametriske tester gir ikke antakelser om populasjonsfordelingen.
T-testen er en parametrisk test som sammenligner gjennomsnittet av prøvene og populasjonene som er involvert. Det er flere varianter av t-tester. En t-test med en prøve sammenligner gjennomsnittet av en prøve med en hypotese. En uavhengig t-test for prøver ser på om midlene til to forskjellige prøver har lignende verdier. En parret prøve t-test brukes når det er to observasjoner å sammenligne for hvert fag i prøven. T-testen er designet for numeriske data som har en normalfordeling.
Ordinære data er avledede data som beskriver de relative verdiene til hver enhet i prøven. For eksempel vil ordinære data om høydene til 10 elever i et klasserom bare være tallene 1 til 10, hvor 1 kan representere den korteste studenten og 10 kan representere den høyeste student. Ingen studenter ville ha samme verdi med mindre de hadde nøyaktig samme høyde. Tiltak for sentral tendens er meningsløse med ordinære data.
T-tester er ikke hensiktsmessig å bruke med ordinær data. Fordi ordinaldata ikke har noen sentral tendens, har de heller ingen normalfordeling. Verdiene til ordinær data er jevnt fordelt, ikke gruppert rundt et midtpunkt. På grunn av dette ville en t-test av ordinære data ikke ha noen statistisk betydning.
Det er tre tester av statistisk signifikans som er passende å bruke sammen med ordinær data. Spearmans rangordrekorrelasjon er passende å bruke når det bare er to variabler involvert, og deres forhold er monotont, men ikke nødvendigvis lineært. I monotone forhold, når den første variabelen øker, er det ingen endring i retningen til den andre variabelen. Kruskal-Wallis-testen er designet for tilfeller der det er mer enn to prøver, og dataene ikke normalt distribueres. Det ligner på en enveis variansanalyse. Friedman-variansanalysen etter rang kan brukes når det er tre eller flere observasjoner av en enkelt variabel i en enkelt gruppe.