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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。
測量尺度
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。
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。
無母數檢定
Kruskal-Wallis檢定的假設檢定是在檢驗3個或3個以上的獨立群組是否來自於完全相似的母群體之虛無假設，屬於一種無母數檢定。Kruskal-Wallis檢定使用在測量尺度至少為次序尺度的變項資料上，或單因子變異數分析的常態分配和／或變異數同質性的假設受到嚴重違反的時候。
無母數檢定
曼–惠特尼U檢定是用來探討兩個獨立的群體或樣本是否有所不同的一種無母數檢定，通常用在變項資料至少為次序尺度或獨立樣本t檢定的基本假設受到嚴重違反的時候；而曼–惠特尼U檢定的假設檢定即在檢驗兩個獨立的群體或樣本是否來自於極為相似的母群體之虛無假設。