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平均數比較
單一樣本z檢定屬於比較檢定的統計檢定類型，而單一樣本z檢定的假設檢定在檢驗一個樣本的平均數是否來自於特定的母群體，是假設檢定裡最基本的一種類型。該檢定評估的基本統計量為樣本平均數，且須在母體平均數和標準差已知、平均數抽樣分配為常態分配的情況下才可使用。
SPSS
推論統計
假設檢定是運用統計模型來檢驗研究問題的方式，也是用來測試研究人員操縱的變項是否具有效果的統計推論方法，是推論統計中最核心的部分。假設檢定的過程包含研究假設的提出、顯著水準的設定、統計檢定方法的選擇、檢定統計量和相關機率的計算與決策規則的運用等5個步驟。
推論統計
當樣本數小於30或母群體標準差σ未知的時候，並無法使用常態分配和標準分數來計算信賴區間，此時須改用t分配和t值來計算。t分配為抽樣分配的一種，會隨著與樣本大小相關的自由度之改變而有不同的曲線，而透過t分配表的查詢可獲得信賴區間計算所需要的t值。
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。
相關
肯德爾等級相關係數和斯皮爾曼等級相關係數同樣用來測量兩個次序尺度變項間的關聯性，但較少被使用。實際上，當樣本總數很小且變項中存在很多相同等級時，肯德爾等級相關係數是更好的選擇，因為該係數在樣本數等於或大於10時已趨近常態分配，且是較佳的母體參數估計值。