當我們對兩個獨立母體的平均數差有興趣時，可以藉由樣本的平均數差做為工具來進行統計檢定。 例如，我們想知道某班學生男女生的身高是否有差異，這時可以執行獨立雙樣本的t 檢定。

若我們在探討人受到刺激後，其收縮壓是否會改變；或是在服了某種降血壓的藥物後，其血壓值是否真的有降低這類型的問題，我們所收集到的受刺激前後或服藥前後所測量的血壓值，並非屬於獨立的資料。針對這種相依型態的資料，我們在分析時會先將同一樣本所提供的兩變數（前、後兩數據）相減測量其差異值，再根據此差異值進行統計分析。在SAS EG中我們並不需先進行計算差異的動作，EG直接在工作中就可以幫我們進行必要的計算。 

在執行變異數分析時，有獨立、常態性、均值三大假設。若資料不符合常態或均值假設時，此時我們可以利用無母數的方式，檢定母體中位數是否有差異來替代檢定母體平均數，則我們就不需資料為常態性或均值的前提假設。