论文写作过程中，存在大量的数据需要进行细致的分析，而针对不同特点的数据，需要采用多样化的分析方法，那么怎样才能选择最为恰当的一种呢？今天我们就来一探究竟。
1.基本描述统计
在基本描述统计中，重点在于频数分析、描述分析、分类汇总三个部分。其中频数分析主要是指对某一类数据的选择频数与百分比分布情况进行探析；就描述分析而言，其分析对象主要是定量数据，采用该种方法能够获取到准确的数据波动程度、分布形状、集中趋势；分类汇总旨在统计不同组别中所包含的数据，通过交叉研究的方式，呈现出两个及以上变量的相关信息。
2.信度分析
信度分析中主要包括三种开展形式，其中最为常见的是Cronbach α信度系数法，采用Cronbach α系数对量表的信度进行检验，进而判断量表可信度的高低。不仅如此，信度分析方法还包含折半信度法与重测信度法，前者是指将量表中囊括的所有题项分为两个部分，分别计算两个单一部分的相关系数与信度，最终再进行整体估量；后者针对同一批量表进行重复测量，计算两次测量后获取的相关系数，即可获取到有效的信度分析结果。
3.效度分析
效度分析同样是针对量表进行检验，主要包含内容效度、聚合效度、区分效度、结构效度，其区别主要在于使用的具体方式，分别为文字描述、验证性因子分析、AVE与相关分析、探索性因子分析。
4.差异关系研究
该种方式针对的研究对象包含定类数据与定量数据，包含T检验、方差分析、卡方分析、非参数检验。
5.影响关系研究
通常定量数据之间具有不同的关系与紧密程度，因此可采用影响关系研究的方式进行，其中囊括相关分析与回归分析两种主要手段，后者将在第6点中进行详尽的阐述。
6.回归分析
7.相关分析汇总
在相关分析汇总中，主要包含简单相关分析、偏相关分析、典型相关分析，这三种类型的分析方式分别适用于不同情况下的分析。分析两个变量间的相关关系采用第一种方式；在存在多个变量时，为最大化降低第三个变量的干扰影响，则采用第二种方式，仅专注于对两个变量的分析中；当需要对两组变量之间的整体相关性进行探究时，则应用第三种相关分析手段。
