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約束：指喺建立一個統計模型嗰陣，指定個模型一定要滿足某啲條件；例如喺做兩組嘅多組分析嗰陣，指定一個約束，要 A 同 B 呢兩個變數之間嗰段統計關係喺兩組之間一樣，而如果施加呢個約束會搞到個模型嘅適合度明顯變差，噉個研究者就有理由話兩組之間有差異（睇埋調節效應）。
混合物模型：簡單講就係指將個模型設做「群體入面有若干個子群體，每個子群體之間都有顯著嘅差異」，而且唔使拃數據事先指定每個個案屬邊個子群體。睇埋聚類分析嘅概念。
統計模型選擇：泛指「由多個『可能描述到啲數據嘅統計模型』嗰度揀一個」嘅過程；通常係會靠「邊個模型嗰啲適合度指標最靚」嚟做基準揀。
一個結構方程式模型；描述智能同學力之間嘅關係。智能由幾個唔同嘅指標（柞 scale）反映，講明智能同呢啲指標之間嘅式（由智能去指標嘅箭咀）嘅就係量度模型，而講明智能同成績之間嘅關係嘅式（由智能去成績嘅箭咀）就係結構模型。箭咀上嘅數字反映段關係有幾強（睇埋迴歸分析）。
迴歸模型係常用嘅一種統計模型。一般迴歸模型有若干個自變數同一個應變數，兩者多數會係連續變數，然後個演算法就嘗試畫一條能夠表達自變數同應變數之間嘅關係嘅線。
線性迴歸模型：最簡單嗰種迴歸模型；喺一個線性迴歸模型當中，個應變數係柞自變數嘅線性組合。簡單線性迴歸分析：指得一個自變數嘅線性迴歸模型。非線性迴歸分析：指個迴歸模型條式唔係線性嘅迴
喺有多重共線性嘅情況下，個多重迴歸模型嘅系數（嗰柞β）嘅估計數值可能會隨模型或者數據嘅細少變化而有不穩定嘅變化。
多重共線性仲可能會令人懷疑個迴歸模型嘅預測能力－原則上，如果將一個多重迴歸模型嘅 x1改變而第啲 xi 數值不變，係會睇到 y 嘅數值會點隨住 x1 變化嘅，但如果有多重共線性，就表示 x1 數值變會令第啲 xi 跟住變，「設其他 xi 不變，x1 改變」呢樣嘢就會唔可行；因為噉，統計學界對於「要點樣處理多重共線性」有進行認真嘅探討。
變異數擴大因子：用嚟衡量一個線性迴歸模型嘅多重共線性嘅指標，係一個表示一個「有多個自變數嘅統計模型嘅變異數」除以「得一個自變數（叫呢個自變數做 x 嘅統計模型嘅變異數」之間嘅商數。
普通最小二乘法：其中一種最常用嚟估計線性迴歸模型參數嘅數值嘅演算法；呢一類演算法會用啲步驟逐漸改變個迴歸模型啲參數，目標係要令殘差平方和有咁細得咁細（有關將某啲數值最大最小化嘅嘢，可以睇最佳化）。
逐步迴歸：一種可以用嚟估計線性迴歸模型參數嘅數值嘅演算法, 並指出埋由一個冇自變數嘅迴歸模型開始, foreach 自變數，加個自變數入去，喺每一步都用某啲事先制定咗嘅法則講明要點決定加邊個自變數（前向）。
由一個有齊嗮啲自變數嘅迴歸模型開始，foreach 自變數，攞個自變數走，睇吓個模型嘅預測力變成點，喺每一步都用某啲事先制定咗嘅法則講明要點決定攞走邊個自變數（反向）。
喺廿一世紀嘅統計學界，逐步迴歸廣受批評，所以唔多人用。
等級線性模型：一種做多層分析嗰時好有用嘅統計分析方法；「多層分析」意思係指樣本入面有 i 個群組，而每個個體都屬於某一個群組，研究者有理由相信唔同群組彼此之間會有啲系統化嘅差異。
一份管理學上嘅研究，想分析一間公司（樣本）入面嘅員工（個體），而每個員工都有佢所屬嘅工作團隊（樣本入面嘅群組），研究者有理由相信工作團隊之間嘅差異（例如係團隊領袖嘅領導能力）會影響佢想研究嘅現象，所以佢就做 HLM。
跟手個研究者就去收數據，做統計分析，用數據估計β1j 同 β2 嘅數值。如果數據反映（例如）一個員工嘅身體健康比起佢所屬嘅團隊嘅領袖嘅領導能力更加能夠預測佢嘅工作表現（簡單啲講就係 β1j>β2 嘅話，噉佢就發現咗啲有用嘅嘢（對一個組織嚟講，對提高員工表現嚟講，確保員工健康比起領導能力更重要），可以將佢嘅研究結果喺期刊嗰度公佈。
因素分析係一系列用嚟將大量變數轉化成少量因素嘅統計方法。因素分析有好多種做，不過做法一般都係由若干個直接觀察到嘅變數嗰度推想一個能夠解釋呢啲變數嘅變化嘅因素出嚟，而最後得出呢個因素能夠一定程度上反映嗰柞變數嘅變化。
潛在變數模型：描述到啲可觀察變數（或者外顯變數）戥佢哋背後啲潛在變數之間嘅連繫。
因素結構：指一個因素嘅「結構」，包含「個因素由邊啲睇到嘅變數反映」以及「每個變數嘅因素負荷量係幾多」等嘅資訊。
因素負荷量：喺每個量度咗嘅變數同個隱藏因素之間有嘅一個數，值喺 0 到 1 之間，係嗰個變數同個隱藏因素之間嘅統計相關。
如果一個變數嘅因素負荷量大，就表示佢同個隱藏因素有強嘅統計相關，而如果一個變數嘅因素負荷量細，噉就表示佢同個隱藏因素之間嘅統計相關弱，通常研究者就會覺得噉表示個變數根本反映唔到個隱藏因素，會考慮將嗰個變數由個模型嗰度攞走。
確定型因素分析：指研究者分析前經已有個模型喺度；個模型會描述「因素有幾多個」以及「每個變數係邊幾個因素嘅函數」等嘅資訊，然後分析方法要做嘅係嘗試計出一啲量度「個模型有幾準確噉描述數據嘅實際情況」嘅指標。
主成份分析：因素分析嘅一種；想像有柞個案，佢哋每個喺兩個變數上都有其數值（附圖），跟住可以畫兩條線（附圖嗰兩個箭咀），兩條線分別都可以用一條包含 x 同 y 嘅算式表達，當中由圖當中可以清楚睇到，長箭咀嗰條線成功噉捕捉更多嘅變異數－亦即係話長箭咀嗰條線所代表嗰個「成份」比較能夠用嚟分辨啲個案，所以比較「重要」。
如果卡隆巴系數數值大（接近 1）嘅話，就表示呢柞題目嘅變異數主要源自佢哋之間嘅協方差，簡單講就係表示「呢柞題目之間嘅變異數主要係由佢哋之間嘅相關引起嘅」而唔係源於佢哋各自獨立嘅變異－所以如果一柞題目嘅卡隆巴系數數值大，研究者就更有理由相信呢柞題目係量度緊同一個隱藏因素。
結構方程式模型：包含一系列用嚟搵出一柞變數之間嘅關係嘅數學模型同演算法。
一個結構方程式模型會包含若干個變數，途中好多時會用因素分析減少變數嘅數量先，然後再用獨立嘅迴歸分析估計啲變數之間嘅關係。
量度模型：一個結構方程式模型當中定義啲因素（睇因素分析）嗰部份。
結構模型：一個結構方程式模型當中講明因素之間嘅關係嗰部份。
量度不變特性：做多組分析嘅結構方程式模型嗰陣會用到嘅概念。如果話一個量度（例如係智商測試等嘅心理測驗）具有量度不變特性，即係話喺分析緊嗰幾組之間個量度所度緊嘅概念並冇差異。
想像家陣有個心理學家，喺幾個唔同國家嗰度用一個心理測驗做咗份研究，但佢擔心唔同文化嘅人會對個心理測驗嘅問題有唔同理解，於是就做一個多組分析，每組係一個國家嘅受試者，再同每組都做一個因素分析（睇返因素分析），睇吓唔同組喺因素結構上係咪一樣。
修改指數：有好多用嚟做結構方程式模型嘅軟件喺建立完個模型之後會俾出一啲修改指數數值。
喺最基本上，修改指數反映「邊條箭咀應該攞走」同「邊兩個變數之間應該要加箭咀」等嘅資訊，即係例如個程式喺建立個模型嗰陣，順手計埋「如果呢兩個變數之間嘅箭咀攞走，適合度指標會點樣變」同埋「如果呢兩個變數之間加個箭咀，適合度指標會點樣變」等嘅嘢，所以分析者如果需要執個模型，就可以靠睇啲修改指數嚟做決定。
生還分析嘅圖解；想像喺實驗室養咗柞老鼠，上面幅圖嘅 X 軸表示時間，Y 軸表示「有幾多百分比嘅白老鼠仲係生勾勾」。
聚類分析嘅附圖；呢拃物件可以按位置座標分做三類，而聚類分析可以想像成同啲點油顏色嘅過程。
進階啲嘅應用仲可以將「死亡」換做第啲事件，例如電子遊戲同人機互動等方面嘅研究就會以「用家放棄隻遊戲或者產品」嚟做集中研究嘅嗰件事件，用嚟分析用家用起電子產品上嚟嘅行為。除此之外，生還分析呢種分析喺工程學同經濟學上都會用到。