1. 描述统计
描述性统计用于分析数据集的特征和趋势，主要关注集中趋势和离散趋势的测量。这包括频数分析、描述性统计值计算及正态性检验。
2. 信效度统计
在使用量表进行研究时，信效度统计至关重要，它帮助检验数据的可信度和有效性。重点关注的指标包括 Cronbach's alpha 和 KMO 值，通常认为这些值在0.7以上时数据较为合适。
3. 因子分析
在完成信效度检测后，我们进行因子分析以探究影响研究变量的主要因素。例如，假设设定了五个维度，通过因子分析可能识别出三个主要因素，这些便是最终影响研究变量的关键因子。
4. 相关分析
这一分析旨在研究两个或多个变量之间的相关性强度，以判断它们是否相关，是正相关还是负相关。相关系数的值范围从-1到1，正值表示正相关，负值表示负相关，而0表示两变量间无显著线性关系。
5. 回归分析
回归分析广泛应用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。线性回归要求因变量呈正态分布，并假设自变量与因变量间存在线性关系。对于离散的因变量，则可采用Logistic回归模型，该模型对因变量的分布没有特定要求。
6. 方差分析
方差分析用于探讨一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。主要目的是检验不同组别之间是否存在显著的差异。进行方差分析时，需考虑数据的正态性、方差齐性等前提条件。
