交叉列联分析
因变量自变量都是定性变量。
目的：根据收集到的数据编制检查列联表；在交叉列联表的基础上，对两变量间是否存在一定的相关性进行分析。
t检验
因变量是定量变量，自变量是定性变量。
单样本t检验
前提条件：样本来自的总体应服从或近似服从正态分布。
目的：利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值存在显著差异。
两独立样本t检验
前提条件：样本来自的总体应服从或近似服从正态分布。两样本相互独立。两个样本的样本量可以不等。
目的：利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。
方差分析
因变量是定量变量，自变量是定性变量。如农业，经济，商业等数量分析研究
前提条件：观测变量各总体应服从正态分布。观测变量各总体的方差应相同。
目的：研究控制变量在不同水平下，是否对观测变量产生了显著影响。
影响因素：控制因素；随机因素
非参数检验
单样本非参数检验是对单个总体的分布类型进行推断的方法。
其中卡方检验适用于多个类别值的总体分布的分析。二项分布，变量取二值。随机性检验用于随机数据。
两独立样本的非参数检验
在总体分布不甚了解的情况下，通过对两个独立样本的分析，推断样本来自的两总体的分布是否存在显著差异的方法。
多独立样本的非参数检验
分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。多独立样本按照独立抽样方式获得的多组样本。
相关分析
自变量因变量都是定量变量
分析事物之间统计关系的方法。
回归分析
自变量因变量都是定量变量。
用于分析事物之间的统计关系，侧重于考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，帮助人们把握变量或多个变量的影响程度。
单样本t检验（二分之p）小于afa
两独立样本p小于afa
小于afa，拒绝原假设，显著
