常见的统计方法可以用来进行假设检验测试题包括：
1.t检验：用于比较两个样本均值是否存在显著差异。适用于正态分布或近似正态分布的连续变量数据。
2.方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。适用于具有相同或不同样本数量和测量单位的连续变量数据。
3.卡方检验：用于比较两个分类变量之间的关联性。适用于观察频数数据，如性别、疾病与治疗方法之间的关系等。
4.相关分析：用于评估两个连续变量之间的线性关系强度和方向。适用于具有连续变量的数据，如身高与体重之间的关系等。
5.非参数检验：当数据不满足正态分布假设时，可以使用非参数检验方法，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-WhitneyU检验等。
6.回归分析：用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。适用于具有连续变量的数据，如身高对体重的影响等。
7.Z检验：用于比较两个总体均值是否存在显著差异。适用于已知总体标准差的情况。
8.生存分析：用于研究时间相关的事件的发生概率和影响因素。适用于具有时间顺序的数据，如患者的生存时间与治疗方法之间的关系等。
这些统计方法可以根据具体的研究问题和数据类型选择合适的方法进行假设检验测试。