S statističnimi testi se ugotovi, ali ima hipoteza razmerja med spremenljivkami statistično pomembnost. Običajno bo test izmeril stopnjo, do katere spremenljivke bodisi korelirajo bodisi se razlikujejo. Parametrični testi so tisti, ki se opirajo na osrednje tendence spremenljivk in predpostavljajo normalno porazdelitev. Neparametrični testi ne predvidevajo porazdelitve populacije.
T-test je parametrični test, ki primerja povprečje vključenih vzorcev in populacij. Obstaja več vrst t-testov. T-test z enim vzorcem primerja povprečje vzorca s hipotetizirano sredino. Neodvisni t-test vzorcev preučuje, ali imajo sredstva dveh različnih vzorcev podobne vrednosti. T-test seznanjenega vzorca se uporablja, kadar obstajata dve opazovanji za primerjavo za vsakega subjekta v vzorcu. T-test je zasnovan za numerične podatke, ki imajo normalno porazdelitev.
Redni podatki so izpeljani podatki, ki opisujejo relativne vrednosti vsake enote v vzorcu. Na primer, redni podatki o višini 10 učencev v učilnici bi bili preprosto številke Od 1 do 10, pri čemer 1 lahko predstavlja najkrajšega študenta, 10 pa lahko najvišjega študent. Noben študent ne bi imel enake vrednosti, če ne bi imel popolnoma enake višine. Ukrepi osrednje tendence so z rednimi podatki brez pomena.
T-testi niso primerni za uporabo z rednimi podatki. Ker redni podatki nimajo osrednje tendence, tudi nimajo običajne distribucije. Vrednosti rednih podatkov so enakomerno porazdeljene in niso združene okoli sredine. Zaradi tega t-test rednih podatkov ne bi imel statističnega pomena.
Obstajajo trije testi statistične pomembnosti, ki jih je primerno uporabiti z rednimi podatki. Spearmanovo korelacijo vrstnega reda je primerno uporabiti, kadar gre le za dve spremenljivki in je njuno razmerje monotono, čeprav ne nujno linearno. V enoličnih odnosih, ko se prva spremenljivka poveča, se ne spremeni smer druge spremenljivke. Test Kruskal-Wallis je zasnovan za primere, ko je več kot dva vzorca in podatki običajno niso razdeljeni. Podobno je enosmerni analizi variance. Friedmanova analiza variance po rangih se lahko uporabi, kadar obstajajo tri ali več opazovanj ene same spremenljivke v eni skupini.