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相關係數
皮爾森積差相關係數可以測量兩個變項的關聯程度和方向，若想瞭解相同的兩變項在兩個不同群組裡的關係，可以分別求得兩群組的相關係數後再比較。但透過此法只能看出相關係數的大小，若想探討相關係數是否明顯不同，則須進行兩個獨立的皮爾森積差相關係數比較的假設檢定。
常態分配
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。
圖形繪製
Q-Q plot是一種資料檢視的圖形工具，可用來評估一組樣本資料是否符合某種特定的機率分配形狀，最常用在常態分配上。利用統計分析軟體如SPSS可以很簡單地製作出Q-Q plot，不過若沒有統計分析軟體，利用Excel也可以。雖然製作步驟較多，但完成後的圖形很美觀。
圖形繪製
Q-Q plot的中文譯名為分位數-分位數點圖，是利用分位數的概念來製作，可用來評估樣本資料是否呈現常態分配的圖形。如果樣本資料呈現常態分配，資料的分位數和常態分配的分位數所構成的點大多數會落在一條45度角的直線上；如果不為常態分配，則點會形成曲線的形狀。
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。