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無母數檢定
卡方獨立性檢定是卡方檢定的一種，用來探討兩個名義尺度變項或類別變項間為彼此獨立或相互關聯，通常會製作一列聯表後再進行分析。卡方獨立性檢定不具有方向性，假設檢定的過程使用卡方分配和卡方檢定統計量，檢驗兩個名義尺度變項或類別變項間彼此獨立的虛無假設。
假設檢定
無母數檢定
卡方適合度檢定為卡方檢定的一種，是一種沒有方向性、綜合的檢定方法，適用在類別變項或名義尺度的變項資料上，用來評估互斥類別間的觀察次數模式是否明顯不同於期望次數。卡方適合度檢定的假設檢定使用卡方分配和卡方檢定統計量，檢驗觀察和期望次數模式相同的虛無假設。
推論統計
假設檢定的過程可用來評估變項之間是否具有關聯性或自變項是否具有效果，但無法瞭解效果的大小。為了測量效果的大小，即須計算效果量。因此，效果量是指自變項效果大小或變項間關聯程度的一種客觀、標準化的測量方法，最常見為Cohen′s d、皮爾森積差相關係數和勝率比。
平均數比較
獨立樣本t檢定使用不同的研究參與者，關聯樣本t檢定則使用相同或配對的參與者。因為關聯樣本設計所致的變異小於獨立樣本的設計，使得關聯樣本t檢定統計量比獨立樣本更為強力，所以更容易拒絕虛無假設。但關聯樣本設計具有一些固有的限制，使得獨立樣本設計仍舊較常被採用。
平均數比較
關聯樣本t檢定用來比較兩個相關聯樣本的平均數是否有顯著的差異，通常用在重複量數或配對組設計的研究設計上，是實驗設計裡很常使用的統計檢定方法。因為兩樣本間具有關聯性，所以計算檢定統計量時使用配對的差值分數，而非原始分數，可被視為平均數差值的單一樣本t檢定。