1、有关平均值参数u的假设检验
根据是否已知方差,分为两类检验：U检验和T检验。
如果已知方差，则使用U检验，如果方差未知则采取T检验。
2、有关参数方差σ2的假设检验
F检验是对两个正态分布的方差齐性检验，简单来说，就是检验两个分布的方差是否相等
3、检验两个或多个变量之间是否关联
卡方检验属于非参数检验，主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析。根本思想在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或者拟合优度问题。
常用的假设检验的方法有以下四种: （1）Z检验。
Z检验常用于总体正态分布、方差已知或独立大样本的平均数的显著性和差异的显著性检验，非正态分布的皮尔森积差相关系数和二列相关系数的显著性检验以及两个相关系数分别由两组被试得到的相关系数差异性检验等情况。
（2）t检验。
t检验常用于总体正态分布、总体方差未知或独立小样本的平均数的显著性检验，平均数差异显著性检验，相关系数由同一组被试取得的相关系数差异显著性检验，非正态分布的皮尔森相关系数的显著性检验等情况。
（3）χ2检验。
χ2检验方法能够处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数与理论频数分布是否相一致问题。
常用于计数数据的检验、样本方差与总体方差的差异检验等情况。
χ2检验在分析计数数据的时候，对计数数据总体的分布形态不做任何假设，是非参数检验方法的一种。
（4）F检验。
常用于独立样本的方差的差异显著性检验。
F检验是通过比较两组数据的方差，以确定它们是否有显著性差异。方差分析的F检验，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验，因此F检验也叫方差齐性检验
