Статистички тестови се користе да би се утврдило да ли претпостављени однос између променљивих има статистичку значајност. Тест ће обично мерити степен у којем варијабле или корелирају или се разликују. Параметарски тестови су они који се ослањају на централне тенденције променљивих и претпостављају нормалну расподелу. Непараметарски тестови не дају претпоставке о расподели становништва.
Т-тест је параметарски тест који упоређује средства узорака и популације које су укључене. Постоји неколико варијетета т-тестова. Т-тест за један узорак упоређује средњу вредност узорка са претпостављеном средином. Независни т-тест узорака испитује да ли средства два различита узорка имају сличне вредности. Упарени узорак т-тест користи се када постоје два запажања за упоређивање за сваког субјекта у узорку. Т-тест је дизајниран за нумеричке податке који имају нормалну дистрибуцију.
Редни подаци су изведени подаци који описују релативне вредности сваке јединице у узорку. На пример, редовни подаци о висини од 10 ученика у учионици били би једноставно бројеви Од 1 до 10, при чему 1 може представљати најнижег ученика, а 10 највишег ученик. Ниједан студент не би имао исту вредност ако није имао потпуно исту висину. Мере централне тенденције су бесмислене са редним подацима.
Т-тестови нису прикладни за употребу са редним подацима. Будући да редни подаци немају централну тенденцију, они такође немају нормалну дистрибуцију. Вредности редних података су равномерно распоређене, а не груписане око средине. Због тога т-тест редовних података не би имао статистичко значење.
Постоје три теста статистичке значајности која су прикладна за употребу са редним подацима. Корелација реда и реда Спеарман-а прикладна је за употребу када су у питању само две променљиве и њихова веза је монотона, мада не нужно линеарна. У монотоним односима, како се повећава прва променљива, нема промене смера друге променљиве. Крускал-Валлисов тест је дизајниран за случајеве када постоји више од два узорка и подаци се обично не дистрибуирају. Слично је једносмерној анализи варијансе. Фриедманова анализа варијансе по редовима може се користити када постоје три или више запажања једне променљиве у једној групи.
