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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。
雙尾檢定
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。
平均數比較
關聯樣本t檢定是很基本的統計檢定方法，所以大多數的統計分析軟體都內建該分析。但若沒有專門的統計分析軟體，也可使用微軟的Excel來執行關聯樣本t檢定。一共有兩種方法，一種是透過T.TEST函數，另一種則是利用資料分析工具，而後者可得到較豐富的分析結果資訊。
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。
無母數檢定
符號檢定是用來比較兩個成對的樣本是否有顯著差異存在的一種統計檢定，屬於無母數檢定。符號檢定僅考量配對數值的增加或減少，而不管實際的差值，雖然較不具敏感度，但可直接利用二項分配來計算獲得某特定結果的機率並進行假設檢定，是種很容易執行的統計檢定方法。