在回归分析中，T检验被用于评估每个自变量的回归系数是否显著，从而判断每个自变量是否对因变量有显著的影响。
都是用于假设检验的统计方法，但它们应用于不同的场景
卡方独立性检验：旨在确定两个分类变量之间是否存在统计上的独立性或关联性。 独立样本T检验：旨在比较两个独立样本的均值差异是否显著。
皮尔逊相关系数用于测量变量间的线性相关性，而KMO和巴特利特球形检验则是评估数据适合进行因子分析的工具。它们在统计分析中的用途不同，但都涉及对数据相关性的评估。
假设检验是统计分析中的一个重要步骤，用于验证数据是否满足某种基本假设；显著性检验是假设检验中最常用的一种方法(在假设检验里叫做“显著水平”，用符号α)，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。