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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。
自由度
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。
相關係數
點二系列相關係數的假設檢定是在檢驗一個二分變項和一個連續變項間的關係是否真實地存在於母群體中，由於點二系列相關係數為皮爾森積差相關係數的特例，所以假設檢定的方式也和其相同。點二系列相關係數的假設檢定使用t分配和t檢定統計量，且為無方向性的檢定。
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。