Des tests paramétriques et non paramétriques peuvent être utilisés pour évaluer des hypothèses, et le choix de la procédure à utiliser dépend du type de variable analysée et de ses caractéristiques . En général, les tests paramétriques sont appliqués à des données quantitatives, telles que la comparaison du temps nécessaire pour placer un bloc nerveux périphérique (PNB) chez des patients obèses, de poids normal et minces dans une analyse de variance unidirectionnelle. D'autre part, les tests non paramétriques peuvent être appliqués à des données quantitatives, classées ou qualitatives, telles que la comparaison de l'état physique ASA et du sexe dans un chi carré 1 x 6.
Les enquêteurs supposent souvent que les tests paramétriques sont les « meilleurs ». Si une variable quantitative a la forme en cloche de la courbe normale et que les groupes comparés ont une variabilité similaire, les tests paramétriques sont en effet plus puissants pour détecter les différences de groupe que leurs homologues non paramétriques.
Cependant, les analystes de données ne choisissent pas les tests uniquement sur leur puissance. Dans le premier exemple, une analyse du chi carré ne serait pas utilisée à moins que la distribution du temps pour placer un PNB ait une forme non normale nécessitant qu'elle soit divisée, par exemple, en quartiles, avant d'être comparée dans un 4 (quartiles de temps) x 3 (catégories de poids) chi carré. Dans le deuxième exemple, un test t de Student ne serait pas utilisé pour comparer l'état physique ASA entre les hommes et les femmes, car l'état physique ASA est une variable classée non continue.
En résumé, le choix du test doit être guidé par le type de variables analysées et leurs caractéristiques distributionnelles. Comme les études sont susceptibles de contenir tous les types de données, les résultats d'une combinaison de ces méthodes sont généralement rapportés. Le mois prochain, les statistiques à petites doses discuteront des hypothèses nulles et alternatives qui sont abordées par les tests paramétriques et non paramétriques.
