既知の分散を1に設定する：

既知の分散を Automaticに設定することは，サンプル分散を使うことに等しい：

結果は同じである：

2つの群について1つの共通の分散を指定するか，分散のリストを与えるかする：

多変量データについては，共分散行列を与えることができる：

単一の群の共分散：

それぞれのデータ集合について別々の共分散行列：

対 を検定する：

平均が μ₀に近い場合， 値は通常大きい：

位置が μ₀から離れている場合， 値は通常小さい：

Automaticを使うことは，ゼロの平均について検定することと同じである：

対 を検定する：

平均が μ₀に近い場合， 値は通常大きい：

位置が μ₀から離れている場合， 値は通常小さい：

多変量母集団の平均ベクトルがゼロベクトルであるかどうかを検定する：

{0.1,0,-0.05,0}についても検定する：

対 を検定する：

位置が等しくない場合， 値は一般に小さい：

位置が等しい場合， 値は一般に大きい：

対 を検定する：

データ集合の順序は検定結果に影響する：

2つの多変量母集団の平均差分ベクトルがゼロベクトルであるかどうかを検定する：

{1,0,-1,0}についても検定する：

繰り返し特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作成する：

抽出に使用できる特性：

HypothesisTestDataオブジェクトから特性を抽出する：

値と検定統計：

任意数の特性を同時に抽出する：

値と検定統計：

検定結果を表にする：

カスタマイズしたレポート用に検定表から項目を取り出す：

値か検定統計を表にする：

表の 値：

表の検定統計：

デフォルトで両側検定が行われる：

対 を検定する：

両側検定を行う．あるいは片側検定を代りに行う：

対 を検定する：

対 を検定する：

対 を検定する：

μ₀が与えられている場合に，片側検定を代りに行う：

対 を検定する：

対 を検定する：

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：

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

正規性の仮定を確かめるかどうかを制御する：

正規性を仮定する：

正規性をチェックする：

別の方法を使う：

リストされていない仮定は検定されない：

正規性を仮定する：

結果は同じであるが，警告メッセージが出される：

診断検定を使わないと，計算時間が短縮できる：

シミュレーションを行う場合は，診断検定を行わないようにすると有益であることが多い：

検定の仮定は意図的に有効になっているので，時間が大幅に節約できる：

結果は全く同じである：