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平均數比較
獨立樣本t檢定是比較兩個群組的平均數是否有顯著不同的母數檢定，因為用樣本統計量來推估母體參數，所以可在母群體變異數未知的情況下使用。雖然該檢定有常態分配和變異數同質性的假設，但在輕、中度違反的情況下，檢定結果仍具可信度，是一種穩健的統計檢定方法。
自由度
相關係數
皮爾森積差相關係數的假設檢定用來檢驗兩個變項間的關係是否真實地存在於母群體中，可分為虛無假設主張ρ為0和ρ為其他數值的兩種情況。若虛無假設主張ρ為0，假設檢定使用ｔ分配和ｔ檢定統計量；若虛無假設主張ρ為其他數值，假設檢定則使用常態分配和標準分數。
平均數比較
單一樣本t檢定的假設檢定和單一樣本z檢定相當類似，皆用來檢驗一個樣本平均數是否來自於特定母群體的虛無假設，兩者差別在於單一樣本t檢定用在母群體標準差未知或樣本數小於30的情況。單一樣本t檢定使用t抽樣分配和t檢定統計量，可簡單地利用SPSS來獲得分析結果。
推論統計
當樣本數小於30或母群體標準差σ未知的時候，並無法使用常態分配和標準分數來計算信賴區間，此時須改用t分配和t值來計算。t分配為抽樣分配的一種，會隨著與樣本大小相關的自由度之改變而有不同的曲線，而透過t分配表的查詢可獲得信賴區間計算所需要的t值。
線性迴歸
估計標準誤是在最小平方迴歸線建立之後，用來測量預測誤差的一個量化數值。若估計標準誤的數值愈大，代表預測誤差愈大，預測愈沒有信心；相反地，若數值愈小，代表預測誤差愈小，則預測的準確性愈高。為了使該數值有意義，資料必須滿足同質性或變異數同質性的假設。