Zur Bewertung von Hypothesen können sowohl parametrische als auch nichtparametrische Tests verwendet werden, und die Wahl des zu verwendenden Verfahrens hängt von der Art der analysierten Variablen und ihren Eigenschaften ab . Im Allgemeinen werden die parametrischen Tests auf quantitative Daten angewendet, wie z. B. den Vergleich der Zeit bis zum Setzen einer peripheren Nervenblockade (PNB) bei fettleibigen, normalgewichtigen und dünnen Patienten in einer 1-Wege-Varianzanalyse. Andererseits können die nichtparametrischen Tests auf quantitative, geordnete oder qualitative Daten angewendet werden, wie z. B. den Vergleich des ASA-Körperstatus und des Geschlechts in einem 6 x 2-Chi-Quadrat.
Untersucher gehen oft davon aus, dass die parametrischen Tests die „besseren“ sind. Wenn eine quantitative Variable die Glockenform der Normalkurve hat und die verglichenen Gruppen eine ähnliche Variabilität aufweisen, sind parametrische Tests in der Tat leistungsfähiger bei der Erkennung von Gruppenunterschieden als ihre nichtparametrischen Gegenstücke.
Datenanalysten wählen Tests jedoch nicht nur aufgrund ihrer Aussagekraft aus. Im ersten Beispiel würde eine Chi-Quadrat-Analyse nicht verwendet, es sei denn, die Verteilung für die Zeit bis zum Platzieren eines PNB hat eine nicht normale Form, die erfordert, dass sie beispielsweise in Quartile aufgeteilt wird, bevor sie in einer 4 (Zeitquartile) verglichen wird. x 3 (Gewichtsklassen) Chi-Quadrat. Im zweiten Beispiel würde ein Student-t-Test nicht verwendet werden, um den körperlichen ASA-Status zwischen Männern und Frauen zu vergleichen, da der körperliche ASA-Status eine nichtkontinuierliche Rangvariable ist.
Zusammenfassend sollte die Wahl des Tests von der Art der zu analysierenden Variablen und ihren Verteilungsmerkmalen bestimmt werden. Da Studien wahrscheinlich alle Arten von Daten enthalten, werden Ergebnisse aus einer Mischung dieser Methoden normalerweise berichtet. Nächsten Monat werden Statistiken in kleinen Dosen die Null- und Alternativhypothesen diskutieren, die von den parametrischen und nichtparametrischen Tests angesprochen werden.
