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平均數比較
當利用 Levene 檢定來檢驗兩個樣本的變異數是否相等後，若資料滿足變異數同質性的假設，通常會用合併變異數估計值來計算 t 值。但若資料沒有滿足變異數同質性的假設，須改用 Welch t 檢定，分別考量兩樣本的變異數並修正自由度後，再評估平均數比較的檢定結果。
總和運算
平均數比較
獨立樣本t檢定要求樣本資料來自的母群體須滿足變異數同質性的假設，通常會使用Levene檢定來檢驗這個假設。Levene檢定是把一個數值減去這個數值所在群組的平均數後變成離差，再取離差的絕對值或平方，最後利用這些離差絕對值或平方執行獨立樣本t檢定的一種檢定。
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。
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
皮爾森積差相關係數並不是母群體相關係數的不偏誤估計值，尤其是在樣本數很小的時候。為了能夠更正確地估計母群體相關係數，可以使用調整後相關係數，是一個去除偏誤的相關係數。調整後相關係數的計算公式很簡單，也可利用SPSS輸出的模型摘要裡的調整後R平方來計算取得。