数据分析通常是在收集实验数据后进行的，即使用适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，提取有用的信息，形成结论, 详细研究和总结数据。
首先，因素分析。因子分析是指由英国心理学家 C.E.Spielman 首次提出的从变量组中提取公共因子的统计技术研究。从变量组中提取公共因素，从大量数据中找到内部关系，降低决策难度。据了解，目前有十几种因素分析方法。例如: 图像分析法、重心法、最小二乘法、最大似然法等。该方法主要基于相关系数矩阵，不同之处在于利用不同的共性估计相关系数矩阵的对角线值。在社会学研究中，因子分析经常采用主成分分析的重复方法。
第二，相关性分析。它一般用于研究现象之间是否存在某种依赖关系，以及探索特定依赖现象的相对方向和相关性。通常，x 和 y 之间的关系是不确定的。例如，当 x 和 y 被用来记录一个人的体重和身高，或者每公顷农田的施肥量和每公顷农田的水稻产量时, x 和 y 明显相关，然而,它们不是那么准确，以至于它们中的一个可以用来确定另一个的程度。这就是相关性。
第三，对应分析。也称为相关分析，R-Q 因子分析。通过分析定性变量的相互作用矩阵，揭示了变量之间的关系。这种方法可以描述同一变量的各个类别之间的差异以及不同变量之间的对应关系。对应分析的基本思想是在低维空间中以点的形式表示连接列表中行和列元素的比例结构。
第四，回归分析。对随机变量 X 对另一变量或一组变量的依赖性的统计分析是一种用于确定两个或多个变量之间的定量关系的统计分析方法。目前，回归分析方法已经被广泛使用。根据所涉及的自变量的数量，可分为单变量回归分析和多变量回归分析。根据自变量和因变量之间的关系，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
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