Статистичні тести використовуються для визначення того, чи має гіпотетичний зв’язок між змінними статистичну значимість. Як правило, тест визначає ступінь кореляції або відмінності змінних. Параметричні тести - це ті, які спираються на центральні тенденції змінних і припускають нормальний розподіл. Непараметричні тести не роблять припущень щодо розподілу сукупності.
T-тест - це параметричний тест, який порівнює середні показники зразків та популяцій, що беруть участь. Існує кілька різновидів t-тестів. Т-тест з одним зразком порівнює середнє значення зразка з гіпотетичним середнім. Незалежний вибірковий t-тест розглядає, чи мають середні значення двох різних зразків однакові значення. Спарений t-тест парного зразка використовується, коли є два спостереження для порівняння для кожного суб'єкта у зразку. T-тест призначений для числових даних, які мають нормальний розподіл.
Звичайні дані - це похідні дані, що описують відносні значення кожної одиниці у вибірці. Наприклад, порядковими даними про висоту 10 учнів у класі були б просто цифри Від 1 до 10, де 1 може представляти найнижчого студента, а 10 - найвищого студент. Жоден студент не мав би однакових значень, якби вони не мали абсолютно однакової висоти. Заходи центральної тенденції позбавлені сенсу порядкових даних.
Т-тести не годиться використовувати із порядковими даними. Оскільки порядкові дані не мають центральної тенденції, вони також не мають нормального розподілу. Значення порядкових даних розподіляються рівномірно, а не згруповані навколо середньої точки. Через це t-тест порядкових даних не мав би статистичного значення.
Існує три тести статистичної значущості, які доцільно використовувати із порядковими даними. Кореляцію порядку рангу Спірмена доречно використовувати, коли задіяні лише дві змінні, і їх взаємозв'язок є монотонною, хоча і не обов'язково лінійною. У монотонних відносинах, коли перша змінна збільшується, не змінюється напрямок другої змінної. Тест Крускала-Уолліса призначений для випадків, коли є більше двох зразків, і дані зазвичай не розподіляються. Це схоже на односторонній дисперсійний аналіз. Дисперсійний аналіз Фрідмана за рангами може бути використаний, коли в одній групі є три або більше спостережень однієї змінної.