दोनों पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों का उपयोग परिकल्पना का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है, और किस प्रक्रिया का उपयोग करना है यह विश्लेषण किए गए चर के प्रकार और इसकी विशेषताओं पर निर्भर करता है। सामान्य तौर पर, पैरामीट्रिक परीक्षण मात्रात्मक डेटा पर लागू होते हैं, जैसे कि विचरण के 1-तरफा विश्लेषण में मोटे, सामान्य वजन और पतले रोगियों के बीच परिधीय तंत्रिका ब्लॉक (पीएनबी) को रखने के लिए समय की तुलना करना। दूसरी ओर, गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों को मात्रात्मक, रैंक या गुणात्मक डेटा पर लागू किया जा सकता है, जैसे एएसए भौतिक स्थिति और लिंग की तुलना 6 x 2 ची-वर्ग में करना।
जांचकर्ता अक्सर मानते हैं कि पैरामीट्रिक परीक्षण "बेहतर" हैं। यदि एक मात्रात्मक चर में सामान्य वक्र की घंटी का आकार होता है और जिन समूहों की तुलना की जा रही है उनमें समान परिवर्तनशीलता होती है, पैरामीट्रिक परीक्षण वास्तव में उनके गैर-पैरामीट्रिक समकक्षों की तुलना में समूह अंतर का पता लगाने में अधिक शक्तिशाली होते हैं।
हालांकि, डेटा विश्लेषकों ने केवल अपनी शक्ति के आधार पर परीक्षणों को नहीं चुना। पहले उदाहरण में, एक ची-स्क्वायर विश्लेषण का उपयोग तब तक नहीं किया जाएगा जब तक कि पीएनबी को रखने के लिए समय के वितरण में एक गैर-सामान्य आकार न हो, जिसके लिए इसे 4 (समय चतुर्थक) में तुलना करने से पहले, चतुर्थक में विभाजित करने की आवश्यकता होती है। x 3 (वजन श्रेणियां) ची-स्क्वायर। दूसरे उदाहरण में, पुरुषों और महिलाओं के बीच एएसए भौतिक स्थिति की तुलना करने के लिए एक छात्र के टी परीक्षण का उपयोग नहीं किया जाएगा क्योंकि एएसए भौतिक स्थिति एक गैर-निरंतर रैंक चर है।
संक्षेप में, परीक्षण की पसंद का विश्लेषण किए जा रहे चर के प्रकार और उनकी वितरण विशेषताओं द्वारा संचालित किया जाना चाहिए। चूंकि अध्ययनों में सभी प्रकार के डेटा शामिल होने की संभावना है, इन विधियों के मिश्रण से निष्कर्ष आमतौर पर रिपोर्ट किए जाते हैं। अगले महीने, छोटी मात्रा में आंकड़े पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों द्वारा संबोधित शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाओं पर चर्चा करेंगे।
