研究者經常要使用量表或問卷去蒐集變項資料 那麼所測得的資料有可能是名義(nominal) 順序(ordinal) 或區間等距(interval) 那麼依據不同的變項資料 所使用的統計方法也不盡相同

這是因為適用不同變項資料的統計法所適用的假設前提不一樣的緣故

例如 適用名義資料的卡方分析就不依據常態分配假設 因此母數檢定就不適用名義資料

然而 有時候順序資料與區間等距資料可以"同等視之" 這是"假設"順序之間的差異是等距的(例如 1與2之間的差異同等於2與3之間的差異) 據此 你常常會發現用李克量尺(尤其是五點量尺以上)所取得的資料使用母數檢定去分析 然而如果你屬於"右派"學者的學生 你很可能被教導李克量尺的資料無論如何(例如 就算具有常態分配特性)都必須使用無母數檢定 因為李克量尺僅僅代表了"順序(或說等級)"意義

當然 區間等距資料是母數檢定所喜歡的資料