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連續變數同離散變數：一個連續變數嘅可能數值有無限咁多個，而離散變數得若干個可能數值；例：真相得兩個可能數值（真同假），但溫度嘅可能數值嘅數量原則上有無限咁多個，攝氏 100 度、攝氏 100.01 度、攝氏 100.0001 度等。
中位數分割：將一個連續變數變做一個離散變數嘅一種方法；攞一個連續變數 x，搵出 xm，x數值 <xm 嘅個案冚唪唥設做「組 1」，而 x 數值 >xm 嘅個案冚唪唥設晒做「組 2」－得出「屬組 1 定組 2」呢個離散變數，可以將一個原本係連續嘅變數做一啲離散變數先可以做嘅推論統計分析（例如係 ANOVA）。到咗 2020 年，中位數分割呢種做法廣受評擊，好多人都唔會接受呢種做法。
共同方法變異係指因為量度方法（而唔係想量度嗰個變數）而起嘅變異數－想量度嘅變數會有一個（研究者想靠量度估計嘅）概率分佈，但實際量度到嘅數值嘅分佈可能同呢個真實分佈唔同，而呢個差異係因為量度架生嘅特性而起嘅。
要檢驗一柞數據有冇共同方法變異嘅問題，最原始嘅做法係用哈曼測試－即係用探索型因素分析（EFA；睇下面）嘗試由柞數據嗰度抽取一個因素出嚟，而如果呢個想像中嘅因素能夠解釋幾多嘅變異數。
時間解像度：指一個量度方法能夠睇到幾細時間差之間嘅變化。例如有兩個量度方法 A 同 B，A 能夠話到俾觀察者知一個變數喺 1 毫秒之間嘅變化，而 B 淨係講到俾觀察者知個變數喺 10 秒之間嘅變化，噉 A 嘅時間解像度比較高。
空間解像度：指一個量度方法能夠睇到幾細空間差之間嘅變化。例如有兩個量度方法 A 同 B，A 能夠話到俾觀察者知一個變數喺 1 厘米之間嘅變化，而 B 淨係講到俾觀察者知個變數喺 1 米之間嘅變化，噉 A 嘅空間解像度比較高。
天花板效應同地板效應：指想量度嗰啲數值高得滯（天花板效應）或者低得滯（地板效應），搞到件量度架生唔再俾到有用嘅資訊。
想像家陣攞支日常嘅溫度計去量度太陽（塊表面超過 5,000 °C 咁熱）同天狼星（塊表面估計超過 9,000 °C 咁熱）嘅表面溫度，攞支日常溫度計去度太陽表面嘅話，條溫度計應該會變成氣體（假如條溫度計係用一般玻璃造－普通嘅玻璃沸點好多時得嗰 2,200 °C 左右），而攞支日常溫度計去度天狼星表面，條溫度計都係變氣體－噉即係話，雖然天狼星明顯熱過太陽，但條溫度計對太陽定對天狼星都係俾一樣嘅反應（變氣體）－做唔到分辨兩者（俾唔到有用嘅資訊）。
呢種情況喺社科入面都見得到：想像家陣有 A 君同 B 君兩個人，兩個都喺智商測驗度攞滿分。
但噉唔表示兩個一樣咁聰明－可能 A 君明顯聰明啲，但佢同 B 君嘅智能都係遠超份智商測驗度到嘅值。
於是份智商測驗就唔再俾到有用嘅資訊－發生咗天花板效應。
地板效應係天花板效應嘅相對，指想量度嗰啲嘢嘅值低得滯，搞到件量度架生俾唔到有用資訊（想像條溫度計最低淨係度到 -20 °C 嘅氣溫，條計就應該唔會有能力分辨一嚿 -100 °C 嘅物體同一嚿 -120 °C 嘅物體）。
信度係常用嚟評估一個量度方法有幾好嘅指標，指對一個現象用嗰個方法進行重複觀察之後，係咪可以得到相同嘅數值；正路嚟講，如果一個量度方法係可信嘅，噉無論何時何地何人用嗰個方法量度同一樣嘢，都理應會得到相同嘅數值。
評分者間信度：用嚟評估一個量度有幾受做量度嘅人影響；例如有一個俾教育家用嚟評估細路學習進度嘅方法，但做完研究發現，五位教育家分別噉用同一個方法評估同一班細路，五個得到完全唔同嘅數值，噉呢個量度方法嘅評分者間信度就低。
當中 po 係指有幾多 % 嘅個案係兩位評分者同意（評同一個分數），而 pe 係指如果啲評分者隨機評，有幾多 % 嘅個案會係兩位評分者同意。高氏 kappa 最大可能數值係 1，數值愈近 1 愈表示評分者間信度高。
評分者內信度係用嚟評估一個量度有幾受做量度嘅人影響；例如有一個俾教育家用嚟評估細路學習進度嘅方法，但做完研究發現，由同一位研究員用同一個方法度同一個細路，假設段研究時間短（個細路嘅行為理應唔會有明顯變化），次次出嘅結果都唔同，噉呢個量度方法嘅評分者內信度就低。
重測試信度：用嚟評估一個量度方法有幾受時間影響；例如有一個俾心理學家用嚟量度智商嘅測驗，做研究，搵班受試者返嚟做個測驗，得到一柞分數 fant1，然後過咗一個月之後，搵返班受試者返嚟又做過，得到另一柞分數 fant2。
一般認為智商冇乜可能會喺一個月之內改變嘅，如果 fant1 同 fant2 差異好大，就表示呢個測驗嘅重測試信度低。
內部一致度：指一個有多條題目嘅量度方法有幾「係量度緊同一樣嘢」；例如有一個智商測驗，有 50 條題目，理論上，呢啲題目冚唪唥都係量度緊智商，所以彼此之間理應喺得分上有返咁上下正相關，但研究發現，嗰 50 條題目當中有 5 條零舍係同其餘嗰啲題目有負相關，噉心理學家就好可能會要求攞走嗰 5 條題目（佢哋似乎唔係量度緊智商，所以唔應該擺喺一個智商測驗入面），變成一個 45 條題目嘅測驗。
效度係另一個常用嚟評估一個量度方法有幾好嘅指標，指個方法有幾量度到佢理應要量度嗰樣嘢；一個有效嘅量度方法真係量度緊研究者想佢量度嗰個變數；例如如果一個方法信度高、但效度低，就表示個量度方法能夠準確噉量度某個變數，但佢所量度嗰個變數並唔係研究者想佢量度嗰個。
建構效度：指一個概念嘅量度有幾合乎理論上嘅定義；例如理論上，智商測驗係量度智能嘅，而智能理論一般認為，智能包含一個個體解難嘅能力，所以一個智商測驗理應會考驗受試者嘅解難能力；建構效度嘅評估一般都係比較理論化嘅。
效標效度：通常用嚟評估心理測驗嘅效度嘅一個指標，指個測驗嘅分數同俾人認為代表要量度嗰個變數有幾強相關。
一個設計嚟量度一個人有幾外向嘅心理測驗，研究者搵咗班受試者返實驗室做個測驗，知道每位受試者嘅分數，然後喺實驗室入面觀察每位受試者有幾常主動同人講嘢或者互動（呢啲行為反映外向程度），再做一個相關嘅分析，睇吓測驗分數係咪真係同受試者做外向行為嘅次數有正相關。
分歧效度：指一個量度方法有幾「唔量度到理應唔啦更嘅變數」；例如一個智商測驗理應係量度緊智商，而唔係身高，如果一個一個智商測驗入面其中一條題目同個人嘅身高有正相關而且同身高嘅相關強過同其餘題目嘅相關，噉就似乎表示呢條題目量度身高多過量度智商，分歧效度低。
內容效度：指一個量度方法有幾能夠涵蓋嗮佢要量度嗰樣嘢嘅各個方面；例如智能一般包括邏輯同語言等多種嘅認知能力，所以一個理想嘅智商測驗理應要量度嗮以上嘅各種認知能力。
聚合效度：指一個量度方法有冇同一啲理論上同佢有相關嘅嘢有預期中嘅相關；例如智能理論上會同時影響一個人嘅邏輯能力同語言能力，所以邏輯能力同語言能力理論上應該會有返咁上下正相關。
表面效度：指一個量度方法就噉望落有幾合乎佢理應要量度嘅嘢，通常話「一個量度方法有表面效度」喺正式科研上唔會俾人接受。
中位數：將啲個案嘅數值（ai）由細到大或者由大到細排好序，再攞最中間嗰個數，嗰個數就中位數；如果個案數量係雙數，令到有兩個數喺中間，就攞嗰兩個數嘅平均。
協方差矩陣：一種數據表達方法，用一個矩陣表達每對變數之間嘅協方差，例如下面嗰個矩陣就顯示 X1 同 X2之間嘅協方差係 6，而對角線當中嘅係每個變數嘅變異數，例如下面嗰個矩陣就顯示 X1 嘅變異數係 10。
散佈圖：一種常用嘅統計圖，圖嘅兩條軸分別代表咗一個變數，圖上每一點代表一個個案，而每個個案都喺嗰兩個變數上有個數值，所以就形成一幅有大量點點嘅圖像，而每個點嘅位置反映佢喺變數上嘅數值。