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迴歸
簡單線性迴歸是行為和社會科學很常用到的分析方法，運用統計分析軟體可以簡單地進行分析，但若沒有這類軟體，也可利用微軟的Excel來獲得類似的分析結果。運用Excel執行簡單線性迴歸有2種方法，第1種是透過LINEST函數，第2種則是利用「分析工具箱」裡的資料分析工具。
散布圖
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。
線性迴歸
最小平方迴歸線可用來估計不在樣本裡的單一自變項數值的預測區間，不過計算預測區間時無法使用作為整體預測誤差測量的估計標準誤。由於個別自變項數值會隨著其與自變項平均數間的距離而有不同的誤差估計，所以個別預測的標準誤須做相應的調整後才能計算出預測區間。
相關
共變異數是兩變項相關性的一種測量方法，用來探討一個變項和另一個變項共同變化的程度。共變異數的概念類似於變異數，只是變異數用在單一變項的變化上，而共變異數用在兩個變項的共同變化上。但是共變異數會隨著不同的測量單位而改變數值大小，因此很難解釋和進行比較。
圖形繪製
Q-Q plot的中文譯名為分位數-分位數點圖，是利用分位數的概念來製作，可用來評估樣本資料是否呈現常態分配的圖形。如果樣本資料呈現常態分配，資料的分位數和常態分配的分位數所構成的點大多數會落在一條45度角的直線上；如果不為常態分配，則點會形成曲線的形狀。