母集団の相関係数が0かどうかの検定を行う：

真の相関が0近くだと， 値は一般に大きくなる：

真の相関が0ではない場合は， 値は一般に小さくなる：

母集団の相関係数が0.5かどうかの検定を行う：

真の相関が仮定された値の近くだと， 値は一般に大きくなる：

真の相関が仮定された値から離れている場合は， 値は一般に小さくなる：

2つのサンプルの相関係数を比較する：

相関係数が同じような値である場合には 値は一般に大きくなる：

相関係数が異なる場合には， 値は一般に小さくなる：

Automaticを使うと最も強力で適切な検定が適用される：

特性"AutomaticTest"を使ってどの検定が選択されたのかを確かめることができる：

特定の検定を行う：

任意数の検定を同時に行うことができる：

データに適切なすべての検定を同時に行う：

特定"AllTests"を使ってどの検定が使われたのかを確かめる：

特性を繰り返し抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作る：

抽出可能な特性：

HypothesisTestDataオブジェクトからいくつかの特性を抽出する：

"PearsonCorrelation"検定からの 値と検定統計量：

任意数の特性を同時に抽出する：

"SpearmanRank"検定からの 値と検定統計量：

選択した検定からの結果を表にする：

適切な検定結果の完全な表：

レポートをカスタマイズするために検定表から項目を抽出する：

値は0.05より大きいので，このレベルで を棄却するための十分な証拠はないことになる：

検定あるいは検定群の 値を表にする：

表からの 値：

すべての適切な検定からの 値の表：

検定あるいは検定群からの検定統計量を表にする：

表からの検定統計量：

すべての適切な検定からの検定統計量の表：

デフォルトで両側検定が行われる：

両側検定を行うか，代りに片側検定を行う：

両側検定：

代りの2つの片側検定：

診断検定の有意水準を設定する：

デフォルトで0.05 が使われる．2つの検定が行われたのでこのメッセージは0.025を示している：

有意水準を設定すると自動的に選ばれる検定が変わることがある：

デフォルトではノンパラメトリック検定が選ばれたはずである：

有意水準は"TestConclusion"と"ShortTestConclusion"にも使われる：

デフォルトで適切な場合には正規性の検定が行われる：

AllあるいはNoneを使って診断をまとめて制御することができる：

すべての仮定を検証する：

仮定はチェックしない：

診断は個々に制御することができる：

正規性についてチェックする：

診断結果を明示的に設定する：