1　最初は不安度に差がないと予測する。しかし、男性と女性の平均値を取ると、男 1.4、女 1.3になる。但し、この差は誤差の可能性がある。
2　不安度の1、2は独立変数であり、それにともなう不安度1、2は、従属変数になる。
3　独立変数そのものの1、2が要因で、独立変数が実際にとる値、不安度が水準になる。
4　ここでは、どちらの水準も同じ標本からデータを集めているため、具体度という要因は、参加者内要因になる。
5　得られた有意確率（p値）を有意水準と比較する。危険率は通常5％未満のため、ここではt検定を採用する。　
6 t検定では、二つの平均の差を表す統計量（t値）、データの規模を表す自由度（df）、p値（p-value）を報告する。
［不安度のt検定］
男 1.4、女 1.3、よってt値＝0.1。
自由度は、独立した標本の個数から1引いたものである。よってdf＝8。
p値は、0.02にする。ここでは5％以下のため、帰無仮説の差がないを採択する。

花村嘉英（2019）「心理学統計の検定を用いてナディン・ゴーディマの「The Late Bourgeois World」を考える」より