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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。
無方向性假設
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
Wilcoxon配對符號等級檢定是用來探討兩個關聯樣本是否有所不同且資料至少為次序尺度的一種無母數檢定，而Wilcoxon配對符號等級檢定的假設檢定即是檢驗兩個關聯樣本是否來自極其相似的母群體之虛無假設。這個檢定雖然不若關聯樣本t檢定強大，卻比符號檢定更具敏感度。
推論統計
假設檢定是運用統計模型來檢驗研究問題的方式，也是用來測試研究人員操縱的變項是否具有效果的統計推論方法，是推論統計中最核心的部分。假設檢定的過程包含研究假設的提出、顯著水準的設定、統計檢定方法的選擇、檢定統計量和相關機率的計算與決策規則的運用等5個步驟。
推論統計
顯著水準是研究人員在資料蒐集前已決定好，用來和數據分析結果的機率值相比較的一個機率值，也是研究人員願意接受第一類型錯誤的機率值，最常使用的數值為0.05、0.01或0.001。當分析結果的機率值等於或小於顯著水準，可拒絕虛無假設；若大於顯著水準，則保留虛無假設。