پیش‌فرض نرمالیتی یکی از پیش فرض‌های ضروری برای انجام آزمون‌های پارامتری در آمار می‌باشد که ما به دو صورت آزمونی و نموداری آنرا برای شما بررسی خواهیم نمود. در بخش آزمونی با استفاده از آزمون‌های شاپیرو-ویلک (Shapiro-Wilk’s W test)، کولموگروف-اسمیرنوف (Kolmogorov-Smirnov test)، دی آگوستیون (D’Agostino’s K-squared test)، جارک برا (Jarque-Bera test)، اندرسون دارلینگ (Anderson-Darling test)، معیار کرامر (Cramer-von Mises Criterion)، لیلیفورس (Lilliefors test)، کای-دو پیرسون (Pearson’s chi-squared test) و در روش‌های نموداری با استفاده از چولگی و کشیدگی (Skewness and Kurtosis) داده‌ها، نمودار چارکی-چارکی (Q-Q plot)، نمودار جعبه‌ای (Boxplot)، نمودار احتمال نرمال (Normal Probability plot) و هیستوگرام (Histogram) پیش‌فرض نرمالیتی داده‌ها برای محقق بررسی خواهد شد.

برای جمع‌آوری نمونه در یک مطالعه نیاز به مشخص نمودن روش نمونه‌گیری و نیز تعیین حجم نمونه مورد نیاز است. ما در آمار آکادمی با توجه به نوع مطالعه، روش جمع‌آوری اطلاعات و … روش نمونه‌گیری را برای شما به یکی از سه صورت تصادفی، غیر تصادفی و یا چندمرحله‌ای تعیین می‌نماییم. علاوه بر این، برای اینکه بدانید چه مقدار نمونه باید جمع آوری شود نیز با استفاده از روش‌ها و فرمول‌های مختلف ریاضی، حجم نمونه برای مطالعه شما تعیین خواهد گردید.

انواع روشها و نرم افزارهای مختلف تحلیل روایی و پایایی قابل انجام است. خدمات انواع روایی (روایی توصیفی، روایی تفسیری، روایی نظری، روایی ارزیابی، روایی سازه، روایی همگرایی ، روایی واگرا، روایی محتوا، روایی ملاک یا معیار، روایی پیشگویی کننده، روایی همزمان، روایی صوری، روایی تمایز، روایی تجربی، روایی تشخیصی، روایی پیامدی، روایی بوم شناختی،  روایی بیرونی، روایی درونی و روایی نتیجه‌گیری آماری) و انواع پایایی (از روش آزمون بازآزمون، روش فرم‌های موازی، روش همسانی درونی، روش دو نیمه کردن، روش کودر-ریچاردسون و روش ضریب آلفای کرونباخ) در آمار آکادمی ارائه می‌گردد.

اگر در تحلیل آماری هدف بررسی ارتباط، استقلال، همگونی و یا توزیع بین دو متغیر کیفی(اسمی یا رتبه ای) در جداول توافقی باشد باید از انواع آزمون کای-دو استفاده نمود. متخصصین آماری ما با استفاده از انواع مختلف آزمون کای-دو همانند آزمون‌های کای-دو پیرسون، آزمون دقیق فیشر، آزمون دوجمله‌ای، آزمون کای-دو کوکران-منتل-هنزل، آزمون مک نمار، آزمون توکی تجمعی، آزمون کلی‌نگر در تحلیل سری زمانی(که وجود خودهمبستگی را بررسی می‌نماید) و آزمون‌های نسبت درستنمایی در مدل‌بندی آماری به بررسی ارتباط بین دو متغیر کیفی مورد نظر شما خواهند پرداخت.

آزمون تی-استودنت یا به اختصار تی-تست یکی از انواع آزمون‌های آماری است که برای بررسی تفاوت میانگین‌ها در جامعه استفاده می‌شود. آزمون تی-تست با انواع نرم افزارهای آماری قابل اجرا است که ما با استفاده از اهداف و فرضیات مطالعه برای شما تی-استودنت تک نمونه‌ای، تی- استودنت دو جامعه مستقل و یا تی استودنت زوجی را با انواع نرم‌افزارهای آماری انجام می‌دهیم. 

در شرایطی که بخواهیم تاثیر چندین متغیر مستقل را بر روی دو یا چندین متغیر وابسته یا پاسخ بررسی نماییم از آزمون آنالیز واریانس چند متغیره استفاده می‌نماییم. اجرای این آزمون نیاز به مهارت و تجربه تحلیلی دارد. متخصصین آمار آکادمی قبل از اجرای آزمون، پیش فرض‌های آن را بررسی می‌نمایند تا در صورت برقراری، آزمون را انجام و نتایج را تفسیر نماید. 

آزمون آنالیز کوواریانس چند متغیره تعمیمی از آزمون آنالیز کوواریانس می‌باشد که محدودیت در استفاده از چندین متغیر وابسته به صورت همزمان را ندارد. پیش فرض‌های این آزمون همانند بررسی توزیع نرمال چند متغیر، عدم وجود هم‌خطی، بررسی عدم همبستگی کووریت‌ها با متغیر پاسخ همگی قبل از انجام آزمون برای محقق بررسی و سپس آزمون انجام خواهد شد. متخصصین آمار آکادمی توانایی تحلیل آزمون‌های مانکوآ یک‌طرفه و دوطرفه را دارند.

در صورتی که در تحلیل آماری پیش‌فرض نرمال بودن متغیر پاسخ برقرار نباشد و حجم نمونه نیز کمتر از 30 باشد باید از آزمون‌های ناپارامتری استفاده نمود. متخصصین آمار آکادمی کلیه آزمون‌های ناپارامتری همانند تحلیل تشابه (Analysis of similarities)، آزمون اندرسون دارلینگ (Anderson-Darling test)، روش‌های بوت استرپ آماری (Statistical bootstrap methods)، آزمون کوکران (Cochran’s Q)، آزمون کوهن کاپا (Cohen’s Kappa)، آزمون فریدمن (Friedman test)، آزمون کاپلان مایر (Kaplan-Meier)، آزمون کندال تاو (Kendall’s tau)، آزمون کندال دابلیو (Kendall’s W)، آزمون کولموگروف-اسمیرنف (Kolmogorov-Smirnov test)، آزمون کروسکال والیس (Kruskal-Wallis test)، آزمون کویپر (Kuiper’s test)، آزمون لگ رنک (Logrank test)، آزمون من-ویتنی (Mann-Whitney U)، آزمون مک نمار (McNemar’s test)، آزمون میانه (Median test)، آزمون جایگشتی پیتمن (Pitman’s permutation test)، آزمون ضرایب رتبه‌ای (Rank products)، آزمون سیگل-توکی (Siegel-tukey test)، آزمون علامت (Sign test)، آزمون ضریب همبستگی رتبه‌ای اسپیرمن (Spearman’s rank correlation coefficient)، آزمون رتبه‌های مربع (Squared ranks test)، آزمون داکورث توکی (Tukey-Duckworth test)، آزمون مبتنی بر ردیف‌ها یا آزمون گردش (Runs test)، آزمون ویلکاکسون (Wilcoxon signed-rank test)، آزمون دوجمله ای (Binomial test) و آزمون کای-دو (Chi-square test) را برای شما انجام خواهند داد.

برای تعیین اینکه آیا ارتباطی بین دو متغیر کمی یا دو متغیر کیفی وجود دارد یا خیر و نیز تعیین میزان و قدرت این ارتباط از تحلیل همبستگی استفاده می‌نماییم.باید توجه داشت که تحلیل همبستگی با تحلیل رگرسیونی متفاوت می‌باشد. در آمار آکادمی تحلیل همبستگی پیرسون، اسپیرمن، نمودار پراکنش، مقادیر مربوط به میزان همبستگی و نیز مقدار معناداری میزان همبستگی  قابل انجام است.

اگر بخواهیم میانگین سه یا چند گروه را با یکدیگر مقایسه کنیم از آزمون آنالیز واریانس استفاده می‌نماییم. متخصصین آمار آکادمی در ابتدا پیش فرض‌های مربوط به آنالیز واریانس را بررسی و نتایج آنرا به شما ارائه خواهند داد. علاوه بر آزمون برابری میانگین‌های گروه ، آزمون‌های دامنه‌ای، مقایسات جفتی چندگانه و بررسی اثرات متقابل برای توصیف نوع اختلافات موجود بین گروه‌ها در آمارآکادمی ارائه می‌گردد.

برای اینکه ارتباط بین دو متغیر را بررسی و بتوانیم با استفاده از یک معادله پیش‌بینی انجام دهیم از رگرسیون خطی استفاده می‌کنیم. ما در آمار آکادمی پس از بررسی پیش فرض‌های صفر بودن میانگین خطاها، ثابت بودن واریانس خطاها، عدم وجود همبستگی بین خطاهای مدل، عدم وجود همبستگی بین متغیرهای مستقل در مدل و نرمالیتی، آزمون رگرسیون خطی را برای محقق اجرا می‌نماییم.

در واقع همان رگرسیون خطی است که به بررسی همزمان چندین متغیر مستقل بر روی متغیر وابسته می‌پردازد. چنانچه محققین نیاز به اجرای مدل رگرسیون چندگانه داشته باشند، ما در آمار آکادمی با استفاده از اطلاعات جمع آوری شده توسط محقق این مدل را اجرا می‌نماییم. علاوه بر این ما از روش‌های مختلف وارد کردن متغیرها همانند روش همزمان، گام به گام، سلسله مراتبی و … جهت ورود متغیرها به مدل استفاده خواهیم نمود. 

در شرایطی که متغیر پاسخ حالت دوگانه یا دوتایی دارد از این نوع رگرسیون استفاده می‌نماییم. متخصصین آمار آکادمی برای نمایش ارتباط بین یک متغیر وابسته دوحالتی با یک یا چندین متغیر (رتبه ای، اسمی و یا نسبی) از تحلیل رگرسیون لجستیک با انواع نرم افزارهای آماری استفاده می‌نمایند.

یکی از روش‌های رایج آماری برای تلخیص متغیرها و کاهش متغیرها و نیز تشکیل ساختار جدید برای آنها روش تحلیل عاملی می‌باشد. روش تحلیل عاملی در آمار آکادمی با استفاده از انواع نرم افزارهای رایج آماری قابل انجام می‌باشد. در تحلیل عاملی شناسایی متغیرهای پنهان انجام می‌گیرد. ما با استفاده از تحلیل عاملی ساختار موجود در داده های را برای شما شناسایی، متغیرها را کاهش و اعتبار شاخص‌ها یا مقیاس‌ها را برای شما ارزیابی می‌نماییم. علاوه بر این تحلیل عاملی اکتشافی EFA و یا تحلیل عاملی تاییدی CFA بنا به درخواست محقق قابل انجام می‌باشد.

هنگامی که افراد یا نمونه‌ها در یک مطالعه دو یا چندین بار در اندازه‌گیری در طول زمان داشته باشند از تحلیل اندازه‌های مکرر استفاده می‌نماییم. در واقع اندازه گیری‌های در این نوع تحلیل به یکدیگر وابسته هستند. این تحلیل تعمیم آزمون  تی-زوجی می‌باشد. در آمار آکادمی پس از بررسی پیش فرضهای تحلیل همانند کمی بودن متغیر پاسخ، تصادفی بودن نمونه‌ها، نرمال بودن توزیع متغیر پاسخ و همگونی واریانس جامعه آزمون اندازه‌های مکرر برای محقق انجام خواهد شد.

اگر بخواهیم با استفاده از روش‌های آماری افزایش فروش در یک تجارت را داشته باشیم از تحلیل‌هایی که در بازاریابی مستقیم بکار میرود استفاده می‌نماییم. آمار آکادمی با استفاده از نرم‌افزارهای مختلف تحلیل بازاریابی به تعیین مشتریان بالقوه با استفاده از مدل‌های مختلف، بخش‌بندی بازار، تولید پروفایل مشتریان و نیز بهبود مقایسه کمپین‌های بازاریابی با استفاده از تعیین بهترین نقاط فروش را برای محققین انجام می‌دهد.

اگر بخواهیم تاثیرات مستقیم و غیر مستقیم یک متغیر مستقل را بر روی یک متغیر وابسته بررسی نماییم از تحلیل مسیر استفاده می‌نماییم. ما با استفاده از روش OLS و روشهای ML برای پیش‌بینی مسیر استفاده می‌نماییم. علاوه بر این تعیین متغیرهای درونزا و برونزا، ضرایب مسیر، اثرات مستقیم و غیر مستقیم، بررسی نیکویی برازش تحلیل مسیر را برای محققین انجام می‌دهیم. علاوه بر این پیش فرض‌های خطی بودن، عدم همبستگی باقیمانده‌ها، چند هم‌خطی، مقدار کافی نمونه و …  نیز بررسی خواهد شد.

تحلیل معادلات ساختاری برای تعیین سازه‌های پنهان غیر قابل مشاهده استفاده می‌گردد. تحلیل معادلات ساختاری همان تحلیل مسیر است با این تفاوت که در معادلات ساختاری از متغیرهای پنهان استفاده می‌شود. انواع معادلات ساختاری در آمار آکادمی همانند تحلیل عاملی تاییدی، تحلیل ترکیبی تاییدی، تحلیل مسیر، مدل‌بندی مسیر حداقل  مربعات نسبی و مدل‌بندی رشد پنهان قابل انجام می‌باشد. 

آنالیز کوواریانس همان آنالیز واریانس است با این تفاوت که در آنالیز کوواریانس می‌خواهیم اثر برخی متغیرها را از متغیر وابسته حذف نماییم. به اینگونه متغیرها متغیر کمکی یا کووریت می‌گوییم که باید ماهیت فاصله‌ای یا نسبی داشته باشند. آنالیز کوواریانس با استفاده از نرم افزارهای رایج آماری در موسسه آمار آکادمی قابل انجام می‌باشد.

برای اینکه محتوای آشکار پیام‌های موجود در یک متن را بررسی نماییم از تحلیل محتوا استفاه می‌نماییم که از جمله روش‌های تبدیل داده‌های کیفی به کمی می‌باشد. ما در آمار آکادمی ویژگی‌های شخصیت‌های نامبرده در متن، پیشینه پیام‌ها، اثرات پیام بر مخاطبان و استنباط درباره فرستندگان پیام را برای محقق انجام می‌دهیم. 

استنباط بیزی یکی از روش‌های رایج استنباطی در امار می‌باشد که بر اساس قضیه بیز استوار است. در آمار آکادمی کلیه روش‌های استنباط بیزی، مدل‌های استنباط بیزی با استفاده از نرم افزارهای رایج استنباط بیزی قابل انجام می‌باشد.

اگر متغیر پاسخ در تحلیل رگرسیونی توزیع پواسن داشته باشد از رگرسیون پواسن استفاده می‌نماییم. تحلیل رگرسیون پواسن در آمار آکادمی با نرم افزارها رایج آماری پس از بررسی پیش فرض‌های مدل رگرسیونی قابل اجرا خواهد بود.

اگر محققی بخواهد نتایج چندین مطالعه علمی را با یکدیگر ترکیب نماید باید از فراتحلیل یا متا آنالیز استفاده نماید. درآمار آکادمی انواع مدل‌های آماری متاآنالیز همانند مدل اثرات ثابت، مدل اثرات تصادفی، مدل IVhet، مدل اثرات کیفی، روش‌های متاآنالیز شبکه(مبتنی بر شواهد غیر مستقیم همانند چارچوب بیزی، چارچوب چند متغیره کلاسیک، چارچوب مدل بندی جفتی تعمیم یافته متناسب) قابل انجام می‌باشد.

در تحلیل رگرسیونی اگر متغیر وابسته از نوع ترتیبی باشد از رگرسیون ترتیبی استفاده می‌نماییم. ما پس از بررسی پیش فرض‌های خطوط موازی و فراوانی قابل قبول سلول‌ها به برآورد پارامترها، نیکویی برازش داده‌ها و صحت مدل برازانده شده در مدل رگرسیونی ترتیبی، به انجام تحلیل برای محقق خواهیم پرداخت.

رگرسیون پروبیت یا مدل پروبیت یکی از انواع مدل‌های رگرسیونی می‌باشد که شباهت زیادی به رگرسیون لجستیک دارد و تنها تفاوت آن با رگرسیون لجستیک به صورت نظری (استفاده از توابع ربط مختلف) است. رگرسیون پروبیت بر اساس مدل پنهان است. ما در آمار آکادمی پس از بررسی پیش فرض‌های این نوع رگرسیون همانند مستقل بودن مشاهدات، مستقل بودن مولفه‌های خطا و نرمال بودن توزیع خطاها این مدل را برای محققین اجرا می‌نماییم.

معادلات برآوردی تعمیم یافته  که به اختصار مدل GEE به آن می‌گویند برای برآورد پارامترهای مدل خطی تعمیم یافته GLMz زمانی که بین مشاهدات همبستگی وجود دارد استفاده می‌شود. این روش یکی از تحلیل‌های بسیار پیشرفته در آمار به حساب می‌آید و آمار آکادمی از معدود موسساتی است که این نوع از تحلیل ها را انجام می‌دهد.

داده های پانلی روشی برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی و داده های تقسیم بندی شده است. مهمترین مرحله در تجزیه و تحلیل داده های پانل ، انتخاب یک مدل اثرات ثابت یا اثرات تصادفی است. پانل یا رگرسیون داده های مرکب حاوی اطلاعاتی در زمان و مکان است. این مشاهدات از پدیده های متعددی است که طی چندین دوره زمانی برای عناصر مشابه به دست آمده است. در واقع داشبورد ترکیبی از رگرسیون و سری های زمانی است.

تحلیل مدل آمیخته که به آن مدل اثرات آمیخته یا مدل مولفه‌های خطا آمیخته نیز می‌گویند یک مدل آماری است که شامل اثرات ثابت و تصادفی است که کاربرد زیادی در مطالعات طولی دارد. کاربرد این مدل‌ها بیشتر در مواقعی که در تحلیل اندازه‌های مکرر داده‌های گمشده وجود دارد مفید است. انواع مدل‌های آمیخته شامل مدل اثرات ثابت، مدل اثرات تصادفی، مدل اثرات آمیخته خطی و مدل اثرات آمیخته غیر‌خطی می‌باشد که همگی در آمار آکادمی قابل انجام هستند. متخصصین ما قبل از انجام تحلیل مدل‌های آمیخته کلیه فرضیات اعم از روایی مدل، استقلال نقاط، خطی بودن رابطه بین متغیر پیش بین و پاسخ، عدم وجود خطای اندازه‌گیری در متغیر پیش‌بین، همگونی باقیمانده‌ها و استقلال اثرات تصادفی در مقابل کووریت‌های را بررسی و سپس مدل اثرات آمیخته را بررسی و سپس مدل را اجرا می‌کنند.

در تحلیل متغیرهای طبقه‌بندی شده اغلب برای بررسی ارتباط بین دو متغیر از تحلیل آماری کای-دو استفاده می‌نماییم. اما اگر بخواهیم ارتباط بین سه یا بیشتر از سه متغیر کیفی طبقه‌بندی شده را با یکدیگر بررسی نماییم از تحلیل مدل لگ-خطی استفاده می‌نماییم. از تکنیک لگ-خطی هم می‌توان برای آزمون فرض و نیز ساخت مدل استفاده نمود. ما در آمار آکادمی تحلیل مدل لگ-خطی را با در نظر گرفتن پیش فرض‌های آن که عبارتند از مستقل و تصادفی بودن مشاهدات و نرمال بودن توزیع فراوانی‌های مشاهده شده انجام می‌دهیم.

در برخی از مطالعات نیاز است که مجموعه‌ای از افراد یا نمونه‌ها را به صورت گروه‌های مجزا و یا خوشه‌هایی در نظر گرفته شوند. افراد یا نمونه‌ها درون این خوشه‌ها شباهت‌های زیادی با یکدیگر دارند. اما تفاوت بین خوشه‌ها یا گروه‌ها زیاد است. برای انجام این گروه‌بندی در آمار از تحلیل خوشه ای استفاده می‌نماییم. ما در آمار آکادمی از خوشه‌بندی در داده‌کاوی اکتشافی، شناخت الگو، تحلیل تصاویر، بازیابی اطلاعات، بیوانفورماتیک پزشکی، فشرده‌سازی اطلاعات، گرافیک کامپیوتری، علوم پزشکی، ژنتیک و یادگیری ماشین استفاده می‌نماییم. انواع تحلیل خوشه‌بندی قابل انجام در آمار آکادمی عبارتند از خوشه‌بندی مرکزی، چگالی، توزیع، متصل، k میانگین، سلسله مراتبی، پارتیشن، انحصاری، همپوشانی، فازی و کامل.

شرکت‌ها معمولا در تولید محصولات به دنبال این هستند که محصولات با کیفیت بسیار بالا تولید کنند و روز به روز این کیفیت را بهبود بخشند. انواع رایج تحلیل کنترل کیفیت عبارتند از کنترل کیفی آماری (SQC)، کنترل کیفی کلی (TQC)، کنترل فرآیند آماری (SPC)، کنترل کیفی در سطح شرکت (CWQC)، مدیریت کیفیت جامع (TQM)، شش سیگما (6Sigma) و شش سیگمای ناب (L6Sigma) که همگی در آمار آکادمی قابل انجام می‌باشند.

آزمون تی-استودنت مستقل به بررسی میانگین یک پاسخ در دو گروه می‌پردازد. حال اگر تعداد پاسخ‌ها در دو گروه بیشتر از دو پاسخ باشد از آزمون تی-دو هتلینگ استفاده می‌نماییم. ما در آمار آکادمی کلیه فرضیات آزمون تی-دو هتلینگ اعم از پیروی از توزیع نرمال چند متغیره، مستقل بودن دو گروه و برابر بودن ماتریس کوواریانس‌ها را قبل از انجام آزمون بررسی و سپس به انجام تحلیل می‌پردازیم. 

در سازمان‌ها و دستگاه‌های دولتی فرآیند تصمیم‌گیری از ساختار بسیار پیچیده‌ای برخوردار است. فرآیند تحلیل سلسله مراتبی که به اختصار AHP نامیده می‌شود از جمله روش‌هایی است که به مدیران و سیاست‌گذاران در تصمیم‌گیری‌ها کمک می‌نماید. در این روش با اختصاص وزن‌های مختلف به معیارهای تصمیم‌گیری انتخاب صورت میگیرد. انواع مختلف فرآیند تصمیم‌گیری عبارتند از تصمیم‌گیری برنامه‌ریزی شده، تصمیم‌گیری برنامه‌ریزی نشده، تصمیم‌گیری سازمانی، تصمیم‌گیری مدیریتی، تصمیم‌گیری فردی، تصمیمات مرسوم و تصمیم گیری‌های راهبردی که همگی در آمار آکادمی قابل انجام و تحلیل می‌باشند.

تحلیل بقا یا قابلیت اعتماد شاخه‌ای از تحلیل آماری است که اثر متغیرهای پیش‌بین را بر زمان تا رخداد یک پیشامد یا رویداد بررسی می‌نماید. تحلیل بقاء بیشتر با حوزه سلامت و پزشکی سر و کار دارد در حالی که قابلیت اعتماد (reliability analysis) در علوم مهندسی و صنایع استفاده می‌شود. در اینگونه تحلیل‌ها مفاهیمی همچون سانسور، تحلیل‌های پارامتری، نیمه پارامتری، پارامتری، نمودار کاپلان مایر، نمودار بقاء، سیستم‌های سری، سیستم‌های موازی، سیستم‌های ترکیبی و … استفاده می‌گردد. تحلیل بقا با و یا بدون در نظر گرفتن متغیرهای تبیینی قابل انجام است. ما در آمار آکادمی از انواع تکنیک‌های مورد استفاده از تحلیل بقاء اعم از جداول عمر، تحلیل کاپلان مایر،  نرخ توابع مخاطره و بقاء، تحلیل رگرسیونی مخاطرات متناسب کاکس، درختهای بقاء و جنگل‌های تصادفی بقاء استفاده می‌نماییم.

در مطالعاتی که به صورت مکانی و یا زمانی انجم می‌شوند نمونه‌های جمع‌آوری شده در یک محل، از یک انسان، در طول یکماه و … تا حدودی به یکدیگر وابسته هستند. از آنجایی که در نظر نگرفتن همبستگی بین مشاهدات باعث تورش و اریبی در نتایج آماری می‌شود باید از مدل‌های فضایی-زمانی استفاده نمود. در آمار آکادمی انواع مدل‌های فضایی-زمانی قابل انجام می‌باشد.

طراحی آزمایشات (DOE) یک روش آماری برای بهینه‌سازی سریع عملکرد سیستم‌ها با استفاده از متغیرهای شناخته شده است. شروع این طرح با یک برنامه آزمون طراحی به صورت غربالگری می‌باشد که تمامی عوامل تاثیرگذاری که احتمال میرود بر عملکرد سیستم تاثیرگذار باشند وارد آن خواهند شد. ما در آمار آکادمی با استفاده از روش‌های بهینه‌سازی اولیه و نهایی در آزمایشات همانند طرح غربالگری و روش سطح پاسخ (RSM) این عوامل بسیار زیاد را به تعداد عوامل قابل کنترل تبدیل می‌کنیم. 

در تصمیم‌گیری‌های کلان روش‌های مختلفی استفاده می‌گردد که یکی از این روش‌ها استفاده از رویکرد ناپارمتری ساختارمند در حل مسائل می‌باشد که به درخت تصمیم معروف است. ما در آمار آکادمی با ارائه تصاویر گرافیکی از تمامی احتمالات یا نتایج برای حل یک مسئله خاص یا استفاده از یک فرصت بالقوه در تصمیم‌گیری‌های مهم در انتخاب پروژه، مدیریت هزینه، مدیریت عملیات، روش تولید و مواجهه با مسائل استراتژیک مختلف در سازمان‌ها استفاده می‌نماییم. 

تحلیل منحنی ROC یک نمودار گرافیکی است که میزان توانایی تشخیص یک روش جدید و یا ابداعی را بر اساس اطلاعات، روش‌های موجود و یا شاخص طلایی استاندارد (Gold Standard) به محقق ارائه می‌دهد. متخصصین آمار آکادمی با استفاده از این روش به محقق خواهند گفت که روش ابداعی یا جدید آنها تا چه میزان توانایی تشخیص روش قبلی را دارد. در آنالیز ارائه شده منحنی ROC جدولی از تمامی اصطلاحات مورد نیاز همانند حساسیت، اختصاصیت(ویژگی)، نسبت درستنمایی مثبت و منفی، سطح زیر منحنی، مقدار معناداری سطح زیر منحنی و ارزش به محقق ارائه می‌گردد.