Kandungan
Ujian statistik digunakan untuk menentukan sama ada hubungan hipotesis di antara pembolehubah mempunyai kepentingan statistik. Biasanya, ujian akan mengukur tahap yang mana pembolehubah sama ada berkorelasi atau berbeza. Ujian parametrik adalah yang bergantung kepada kecenderungan pusat pembolehubah dan menganggap taburan normal. Ujian bukan parametrik tidak membuat andaian mengenai pengedaran penduduk.
Ujian T
Ujian t adalah ujian parametrik yang membandingkan cara sampel dan populasi yang terlibat. Terdapat beberapa jenis ujian-t. Ujian t-satu sampel membandingkan min sampel dengan hipotesis min. Ujian t-sampel bebas melihat sama ada cara dua sampel berlainan mempunyai nilai yang sama. Ujian t sampel yang berpasangan digunakan apabila terdapat dua pemerhatian untuk membandingkan bagi setiap subjek dalam sampel. Ujian t direka untuk data berangka yang mempunyai taburan normal.
Data Ordinal
Data ordinal diperolehi data yang menggambarkan nilai relatif setiap unit dalam sampel. Sebagai contoh, data ordinal ketinggian 10 pelajar di dalam kelas hanya akan menjadi nombor 1 hingga 10, di mana 1 mungkin mewakili pelajar terpendek dan 10 mungkin mewakili pelajar tertinggi. Tiada pelajar akan mempunyai nilai yang sama kecuali mereka mempunyai ketinggian yang sama. Langkah-langkah kecenderungan utama tidak bermakna dengan data ordinal.
Kesesuaian ujian T
Ujian T tidak sesuai untuk digunakan dengan data ordinal. Oleh kerana data ordinal tidak mempunyai kecenderungan sentral, ia juga tidak mempunyai pengedaran biasa. Nilai data ordinal adalah sama rata, tidak dikelompokkan di sekitar titik tengah. Oleh kerana itu, ujian t-data ordinal tidak akan mempunyai makna statistik.
Ujian Tepat Lain
Terdapat tiga ujian statistik yang bersesuaian untuk digunakan dengan data ordinal. Spearman's rank-correlation adalah sesuai untuk digunakan apabila terdapat hanya dua pembolehubah yang terlibat, dan hubungan mereka adalah monotonik, walaupun tidak semestinya linier. Dalam hubungan monotonik, sebagai pembolehubah pertama meningkat, tidak ada perubahan arah pemboleh ubah kedua. Ujian Kruskal-Wallis direka untuk contoh di mana terdapat lebih daripada dua sampel, dan data tidak diedarkan secara normal. Ia sama dengan analisis variasi satu arah. Analisis Friedman dari varians oleh pangkat boleh digunakan apabila terdapat tiga atau lebih pemerhatian pemboleh ubah tunggal dalam satu kumpulan.