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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。
變異數異質性
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。
平均數比較
單因子變異數分析的F值達到統計上顯著時，僅代表自變項整體具有效果，若想進一步瞭解群組間的差異則須透過事後比較。大多數的事後比較採用Student化全距統計量，以這個統計量為基礎且較常用的事後比較檢定包括Tukey HSD檢定、Newman-Keuls檢定和REGWQ檢定。
線性迴歸
估計標準誤是在最小平方迴歸線建立之後，用來測量預測誤差的一個量化數值。若估計標準誤的數值愈大，代表預測誤差愈大，預測愈沒有信心；相反地，若數值愈小，代表預測誤差愈小，則預測的準確性愈高。為了使該數值有意義，資料必須滿足同質性或變異數同質性的假設。