תוֹכֶן
בדיקות סטטיסטיות משמשות כדי לקבוע אם לקשר ההשערה בין משתנים יש משמעות סטטיסטית. בדרך כלל, הבדיקה תמדוד את המידה שבה המשתנים מתאמים זה לזה או נבדלים זה מזה. בדיקות פרמטריות הן אלה הנשענים על הנטיות המרכזיות של המשתנים ומניחים חלוקה תקינה. בדיקות לא פרמטריות אינן מניחות הנחות לגבי התפלגות האוכלוסייה.
מבחן T
מבחן ה- t הוא מבחן פרמטרי המשווה בין אמצעי הדגימות והאוכלוסיות המעורבות. ישנם כמה סוגים של בדיקות t. מבחן t מדגם אחד משווה את הממוצע של מדגם לבין הממוצע ההשערה. בדיקת t עצמאית של דגימות בודקת האם לאמצעי של שני דגימות שונות יש ערכים דומים. מבחן t מדגם מזווג משמש כשיש שתי תצפיות להשוואה עבור כל נושא במדגם. מבחן ה- t מיועד לנתונים מספריים עם התפלגות רגילה.
נתונים רגילים
נתונים רגילים הם נתונים נגזרים המתארים את הערכים היחסיים של כל יחידה במדגם. לדוגמה, נתונים מסודרים של גבהים של 10 תלמידים בכיתה הם פשוט המספרים 1 עד 10, שבהם 1 עשוי לייצג את התלמיד הקצר ביותר ו 10 עשויים לייצג את התלמיד הגבוה ביותר. לאף אחד מהתלמידים לא היה ערך זהה אלא אם היה להם בדיוק אותו גובה. מדדים של נטייה מרכזית הם חסרי משמעות עם נתונים קבועים.
חוסר הולם של מבחן ה- T
בדיקות T אינן מתאימות לשימוש עם נתונים קבועים. מכיוון שלנתונים סדירים אין נטייה מרכזית, אין להם גם תפוצה נורמלית. הערכים של נתונים מסודרים מופצים באופן שווה, ולא מקובצים סביב נקודת אמצע. בגלל זה, למבחן t של נתונים סדירים אין משמעות סטטיסטית.
בדיקות מתאימות אחרות
ישנן שלוש בדיקות בעלות משמעות סטטיסטית המתאימות לשימוש עם נתונים מסודרים. מתאם הדירוג של Spearman מתאים לשימוש כאשר יש רק שני משתנים המעורבים, והקשר שלהם הוא מונוטוני, אם כי לא בהכרח לינארי. במערכות יחסים מונוטוניות, ככל שהמשתנה הראשון מתגבר, אין שינוי בכיוון של המשתנה השני. מבחן Kruskal-Wallis מיועד למקרים בהם יש יותר משתי דגימות, והנתונים אינם מופצים בדרך כלל. זה דומה לניתוח חד-כיווני של שונות. ניתן להשתמש בניתוח פרידמן של שונות לפי דרגות כאשר יש שלוש או יותר תצפיות על משתנה יחיד בקבוצה יחידה.