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相關係數
複相關係數是數個變項間關聯程度的一個量化數值，一般會在一個依變項和數個自變項的多元線性迴歸分析結果裡看到，符號為Ｒ。不過為了理解方便，通常會用Ｒ平方而不是Ｒ來做解釋。複相關係數的假設檢定在檢驗自變項整體對於依變項的預測是否有幫助，使用Ｆ分配和Ｆ值。
α水準
迴歸
簡單線性迴歸是涉及一個自變項和一個依變項的分析，兩變項間為不完全的線性關係，探討自變項的改變如何影響依變項的變化。簡單線性迴歸的假設檢定包含相關係數和斜率的假設檢定，檢驗兩變項之間的關係是否存在於母群體裡以及自變項是否對依變項的預測有顯著的幫助。
平均數比較
關聯樣本t檢定是很基本的統計檢定方法，所以大多數的統計分析軟體都內建該分析。但若沒有專門的統計分析軟體，也可使用微軟的Excel來執行關聯樣本t檢定。一共有兩種方法，一種是透過T.TEST函數，另一種則是利用資料分析工具，而後者可得到較豐富的分析結果資訊。
平均數比較
獨立樣本t檢定是很基本的統計檢定方法，因此大多數的統計分析軟體都有內建該分析。若沒有專門的統計分析軟體，也可利用微軟的Excel來執行獨立樣本t檢定。雖然操作方法有兩種，一種是透過T.TEST函數，另一種則是利用資料分析工具，但後者輸出的分析結果資訊較為詳盡。
無母數檢定
Dunn檢定是在Kruskal-Wallis檢定的H檢定統計量達到統計上顯著時，用來瞭解哪些成對群組間存在差異的一種事後比較方法。Dunn檢定利用各個群組的等級總和，使用z檢定和常態分配來評估成對群組間的差異，並採用Bonferroni校正來控制膨脹的第一類型錯誤機率。