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相關係數
複相關係數是數個變項間關聯程度的一個量化數值，一般會在一個依變項和數個自變項的多元線性迴歸分析結果裡看到，符號為Ｒ。不過為了理解方便，通常會用Ｒ平方而不是Ｒ來做解釋。複相關係數的假設檢定在檢驗自變項整體對於依變項的預測是否有幫助，使用Ｆ分配和Ｆ值。
F分配
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。
平均數比較
獨立樣本t檢定是很基本的統計檢定方法，因此大多數的統計分析軟體都有內建該分析。若沒有專門的統計分析軟體，也可利用微軟的Excel來執行獨立樣本t檢定。雖然操作方法有兩種，一種是透過T.TEST函數，另一種則是利用資料分析工具，但後者輸出的分析結果資訊較為詳盡。
平均數比較
Scheffé檢定是獨立群組單因子變異數分析的一種事後比較方法，是在實驗錯誤率受到控制的情況下，允許所有可能的成對樣本和多個樣本間的比較，並使用F值、F分配和調整後的F臨界值進行顯著性檢定。雖然Scheffé檢定的樣本比較類型很廣泛，但顯著性檢定卻相當地保守。
平均數比較
單因子變異數分析用來探討一個帶有3個或3個以上獨立群組的自變項和一個依變項之間的關係，是一種母數檢定。該統計檢定是一種綜合檢定，能夠同時比較數個群組，除了可檢驗自變項整體和依變項間的關係，還可解決執行多個獨立樣本t檢定會產生的第一類型錯誤機率增加的問題。