Для анализа вероятности совпадений при разделении групп могут использоваться, например, следующие методы:

• Дискриминантный анализ. 2 Позволяет определить, насколько точно можно предсказать принадлежность объектов к классам с помощью определённого набора переменных (предикторов). 2
• Кластерный анализ. 3 Помогает разбить выборку объектов на подмножества (кластеры) так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. 3
• Метод одиночной связи (также известен как «метод ближайшего соседа»). 3
• Метод полной связи (также известен как «метод дальнего соседа»). 3
• Метод средней связи (невзвешенный и взвешенный). 3
• Центроидный метод (невзвешенный и взвешенный, медианный). 3
• Метод Уорда. 3

Также существует функция SplitMatchProbability, которая вычисляет вероятность того, что два случайных разбиения указанных размеров будут по крайней мере такими же похожими, как два указанных. 5