数据分析通常在收集实验数据后进行。即，利用适当的统计分析方法分析收集的大量数据，提取有用的信息，形成结论，总结详细的研究和数据。首先，主要原因分析。因子分析是从英国心理学家C.E.Spielman首次提出的变量群中提取共同因子的统计技术研究。
从变量组中提取共同元素，从大量数据中发现内部关系，降低决定的难度。根据调查，现在有十几种主要原因分析方法。例如，图像分析法、重心法、最小平方法、最大类似法等。
这种方法主要基于相关联数组，在利用不同的共性来估计相关数组的对角值这一点上不同。在社会学的研究中，主要原因分析常常使用主成分分析的反复。第二，相关分析了
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通常不确定x和y的关系。例如，如果x和y被用来记录一个人的体重和身高，或者每一个农田的施肥量和每一个分头的水稻产量x和y明显相关，其中一个正确的是可以用来决定其他水平没有。
这是相关的。第三，对应分析。也被称为相关分析，R-Q因子分析。
通过分析定性变量的相互作用矩阵来阐明变量之间的关系。该方法可以描述不同于相同变量的各类别之间的差异和不同变量之间的对应关系。与分析对应的基本想法以点的形式表示连接列表的行和列要素的比例结构。第
，返回分析。随机变量X对其他变量或变量集合的依赖性统计分析是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。现在，回归分析法被广泛使用。
根据相关参数的数量分类为单个变量回归分析和多变量回归分析。根据自变量和因数变量的关系，分为线性回归分析和非线性回归分析。
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