Pemodelan statistik berusaha untuk melihat keterkaitan peluang antara variabel dependen dengan variabel independen. Umumnya keterkaitan peluang antara dependen dengan independen menggunakan fungsi peluang normal. Menghubungkan dependen dengan independennya dengan menggunakan fungsi peluang normal merupakan pemodelan yang dibahas dalam General Linier Model (GLM). Pemodelan dalam GLM umumnya merupakan fungsi dari dekomposisi nilai varian dependen yang ingin dijelaskan oleh penjelasnya (variabel independen). Berdasarkan kekomplekan dari variabel yang terlibat dalam model GLM, akan ada beberapa permodelan yang akan dibahas dalam pelatihan ini diantaranya one-way anova, n-way anova, Manova dan Repeated Measure.

Model one-way anova berhubungan dengan sebuah variabel dependen dan sebuah variabel independen, n-way anova berhubungan dengan sebuah variabel dependen dan banyak variabel independen, dan Manova berhubungan dengan banyak variabel dependen dan banyak variabel independen. Untuk model Repeated Measure berhubungan dengan sebuah variabel dependen yang diukur berulang, dimana ingin dilihat interaksi antar waktu pengukuran dengan independen variabelnya. Pembahasan akan dilakukan secara bertahap dari model yang sederhana hingga model yang kompleks sehingga akan memberikan gambaran menyeluruh tentang analisis General Linier Model (GLM).