Obsah
Štatistické testy sa používajú na určenie, či predpokladaný vzťah medzi premennými má štatistický význam. Test zvyčajne meria mieru, do akej premenné korelujú alebo sa líšia. Parametrické testy sú tie, ktoré sa spoliehajú na centrálne tendencie premenných a predpokladajú normálne rozdelenie. Neparametrické testy neprinášajú predpoklady o rozložení populácie.
T-test
T-test je parametrický test, ktorý porovnáva priemer použitých vzoriek a populácií. Existuje niekoľko druhov t-testov. Jednodielny t-test porovnáva priemer vzorky s predpokladaným priemerom. Nezávislý t-test vzoriek skúma, či majú priemery dvoch rôznych vzoriek podobné hodnoty. T-test so spárovanou vzorkou sa používa, ak existujú dva pozorovania na porovnanie pre každý subjekt vo vzorke. T-test je určený pre číselné údaje, ktoré majú normálne rozloženie.
Ordinálne údaje
Ordinálne údaje sú odvodené údaje, ktoré opisujú relatívne hodnoty každej jednotky vo vzorke. Napríklad poradové údaje o výškach 10 študentov v triede by jednoducho boli čísla 1 až 10, kde 1 môže predstavovať najkratšieho študenta a 10 môže predstavovať najvyššieho študenta. Žiadni študenti by nemali rovnakú hodnotu, pokiaľ by nemali presne rovnakú výšku. Ukazovatele centrálnej tendencie nemajú zmysel s poradovými údajmi.
Nevhodnosť T-testu
T-testy nie sú vhodné na použitie s poradovými údajmi. Pretože ordinálne údaje nemajú žiadnu centrálnu tendenciu, nemajú normálne rozdelenie. Hodnoty ordinálnych údajov sú rovnomerne rozložené, nie sú zoskupené okolo stredu. Z tohto dôvodu by t-test ordinálnych údajov nemal štatistický význam.
Iné vhodné testy
Existujú tri testy štatistickej významnosti, ktoré je vhodné použiť s poradovými údajmi. Spearmanova korelácia podľa poradia je vhodná na použitie, keď sú zapojené iba dve premenné a ich vzťah je monotónny, aj keď nie nevyhnutne lineárny. V monotónnych vzťahoch, ako sa zvyšuje prvá premenná, nedochádza k žiadnym zmenám v smere druhej premennej. Kruskal-Wallisov test je určený pre prípady, keď existujú viac ako dve vzorky a údaje nie sú bežne distribuované. Je to podobné ako jednosmerná analýza rozptylu. Friedmanova analýza rozptylu podľa hodností sa môže použiť, ak sú v jednej skupine tri alebo viac pozorovaní jednej premennej.