數據分析通常在收集實驗數據后進行。即，利用適當的統計分析方法分析收集的大量數據，提取有用的信息，形成結論，總結詳細的研究和數據。首先，主要原因分析。因子分析是從英國心理學家C.E.Spielman首次提出的變量群中提取共同因子的統計技術研究。
從變量組中提取共同元素，從大量數據中發現內部關系，降低決定的難度。根據調查，現在有十幾種主要原因分析方法。例如，圖像分析法、重心法、最小平方法、最大類似法等。
這種方法主要基于相關聯數組，在利用不同的共性來估計相關數組的對角值這一點上不同。在社會學的研究中，主要原因分析常常使用主成分分析的反復。第二，相關分析了
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通常不確定x和y的關系。例如，如果x和y被用來記錄一個人的體重和身高，或者每一個農田的施肥量和每一個分頭的水稻產量x和y明顯相關，其中一個正確的是可以用來決定其他水平沒有。
這是相關的。第三，對應分析。也被稱為相關分析，R-Q因子分析。
通過分析定性變量的相互作用矩陣來闡明變量之間的關系。該方法可以描述不同于相同變量的各類別之間的差異和不同變量之間的對應關系。與分析對應的基本想法以點的形式表示連接列表的行和列要素的比例結構。第
，返回分析。隨機變量X對其他變量或變量集合的依賴性統計分析是用于確定兩個或多個變量之間的定量關系的統計分析方法。現在，回歸分析法被廣泛使用。
根據相關參數的數量分類為單個變量回歸分析和多變量回歸分析。根據自變量和因數變量的關系，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
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