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線性迴歸
當1個自變項和1個依變項呈現不完全的線性關係時，可在成對的兩變項所構成的點中建構出一條適合所有點的線，作為預測的用途。這條線是依據最小平方法準則，將自變項預測依變項的誤差最小化，因此稱為最小平方迴歸線。由於預測誤差最小，所以能夠給予最準確的整體預測值。
Excel
相關
皮爾森積差相關係數是將兩個變項轉換成單位相同的標準分數後，再測量變項間關係的方向和強度的一個量化數值。計算方法可採用傳統的紙筆計算、SPSS的相關分析或Excel的PEARSON函數，而不論使用哪一種方法，皆可正確地求得皮爾森積差相關係數的數值。
圖形繪製
散布圖是觀察兩個變項之間的關係時最常使用的圖形，可用來瞭解變項之間是否存在關聯性、關聯的大小和方向。散布圖是將第1個變項的數值置於X軸，與第1個變項相對的第2個變項的數值置於Y軸所形成的「點」而繪製出來的圖形。不論是SPSS或Excel，皆可簡單地繪製出散布圖。
描述統計
標準分數是一個轉換後的分數，將欲轉換的數值減去所有數值的平均數再除以標準差，帶有大於或小於平均數多少個標準差單位的意義。找尋大於或小於一個標準分數的常態曲線下面積，或從面積來找標準分數，皆可透過標準常態分配表或SPSS的累積分配函數或逆分配函數來達成。
描述統計
次數分配可能會呈現出多種不同的形狀，一般而言，可分為對稱和偏態兩種類型。對稱分配稱為常態分配，數值從中間被劃分成相同形狀的兩半，而當次數分配不對稱時，即為偏態。此外，峰態也會影響次數分配的形狀，依據分數集中於分配兩側尾端的程度而分為高狹峰和低闊峰。