Las pruebas estadísticas se usan para determinar si una relación hipotética entre variables tiene significación estadística. Típicamente, la prueba medirá el grado en que las variables se correlacionan o difieren. Las pruebas paramétricas son aquellas que dependen de las tendencias centrales de las variables y suponen una distribución normal. Las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre las distribuciones de población.

Prueba-T

La prueba t es una prueba paramétrica que compara los medios de las muestras y las poblaciones involucradas. Hay varias variedades de pruebas t. Una prueba t de una muestra compara la media de una muestra con una media hipotética. Una prueba t de muestras independientes analiza si los promedios de dos muestras diferentes tienen valores similares. Se usa una prueba t de muestras pareadas cuando hay dos observaciones para comparar para cada sujeto en la muestra. La prueba t está diseñada para datos numéricos que tienen una distribución normal.

Datos ordinales

Los datos ordinarios son datos derivados que describen los valores relativos de cada unidad en la muestra. Por ejemplo, los datos ordinales de las alturas de 10 estudiantes en un aula serían simplemente los números del 1 al 10, donde 1 podría representar al estudiante más bajo y 10 podría representar al estudiante más alto. Ningún alumno tendría el mismo valor a menos que tuviese exactamente la misma altura. Las medidas de tendencia central no tienen sentido con los datos ordinales.

Inadecuación de la prueba T

Las pruebas T no son apropiadas para usar con datos ordinales. Debido a que los datos ordinales no tienen una tendencia central, tampoco tienen una distribución normal. Los valores de los datos ordinales están distribuidos uniformemente, no agrupados alrededor de un punto medio. Debido a esto, una prueba t de datos ordinales no tendría significado estadístico.

Otras pruebas apropiadas

Hay tres pruebas de significación estadística que son apropiadas para usar con datos ordinales. La correlación de orden jerárquico de Spearman es apropiada para usar cuando solo hay dos variables involucradas, y su relación es monótona, aunque no necesariamente lineal. En las relaciones monotónicas, a medida que aumenta la primera variable, no hay cambios en la dirección de la segunda variable. La prueba Kruskal-Wallis está diseñada para instancias en las que hay más de dos muestras y los datos no se distribuyen normalmente. Es similar a un análisis de varianza de una vía. El análisis de varianza de Friedman por rangos se puede usar cuando hay tres o más observaciones de una sola variable en un solo grupo.