Большинство статистических методов предполагают в результате расчет уровня значимости. Общепринято считать закономерность статистически достоверной в случаях, когда эмпирический уровень значимости меньше критических значений 0,01 или 0,05.
Чем большее количество критериев показывают наличие статистической достоверности, тем в большей степени Вы можете быть уверены в том, что анализируемая закономерность действительно является статистически значимой.
Чем выше статистическая значимость, тем более сильной является закономерность.
Все статистические методы можно разделить на параметрические и непараметрические.
Параметрические методы - их можно применять, если переменные измерены в интервальной шкале и имеют нормальное распределение.
Чем меньше соблюдаются эти ограничения, тем менее точные результаты дают параметрические методы.
Непараметрические методы - являются менее мощными, т.е. в меньшей степени способны выявлять существующие закономерности.
Так как параметрические и непараметрические методы часто дают похожие результаты, то в маркетинговых исследованиях часто пренебрегают различиями между ними - вместо того, чтобы проверять распределение показателя на нормальность, просто делают допущение о том, что оно нормально и применяют параметрические методы.
Если не принимать во внимание шкалу измерения, объем выборки и нормальность распределения, то одна и та же структура данных может быть проанализирована как параметрическими, так и непараметрическими методами.