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無母數檢定
勝率比用來測量不同的研究情境和發生結果之間的關聯，可以指出一個情境結果較另一個情境結果的發生可能性有多高。不同於只用一個數值來呈現兩個變項之間關聯強度的關聯性測量，勝率比以更具意義的方法來解釋變項裡各個類別之間的關係，是一種更細緻的效果量呈現方法。
研究假設
無母數檢定
McNemar檢定是用來評估2個關聯或相依的群組在一個2類別的名義尺度變項回應上是否有所改變的一種無母數檢定。McNemar檢定類似關聯樣本ｔ檢定，同樣適用在2個相依樣本上，最大差別在於前者的依變項為名義尺度的間斷變項而後者為等距或比率尺度的連續變項。
無母數檢定
費雪精準檢定是探討2個名義尺度變項間的關聯，且適用在樣本數較小或任何細格的期望次數少於5的2X2列聯表的一種無母數檢定。這個檢定在觀察次數形成的列聯表邊際合計固定時，計算出所有可能的2X2列聯表機率，再計算單尾和雙尾檢定機率，最後利用該機率來評估分析結果。
無母數檢定
卡方獨立性檢定用來探討2個名義尺度的變項資料為彼此獨立或相互關聯，除了專門的統計分析軟體外，也可透過Excel來執行。先利用Excel計算列聯表裡觀察次數的期望次數，再計算出檢定統計量，最後利用CHISQ.INV.RT函數、CHISQ.TEST函數或CHISQ.DIST.RT函數來評估分析結果。
相關係數
當同一個樣本裡有兩個皮爾森積差相關係數，且這兩個相關係數帶有共同的變項，則這兩個相關係數不是彼此獨立，而是相互關聯的情況。此時，若想比較這兩個皮爾森積差相關係數是否明顯不同，須進行兩個相依的皮爾森積差相關係數的假設檢定，使用ｔ分配和ｔ檢定統計量。