對於初學者而言，選擇正確的統計方式可能是一項非常艱鉅的任務。雖然現在有很多統計軟體可以非常方便的計算出結果，但是統計軟體仍然不能完全代替研究人員操作分析，尤其是軟體沒有匹配正確的統計檢驗方法的能力。如果盲目地靠軟體執行操作，很難得到有實際意義的結果。
一、資料型別鑑別
資料一般可分為兩類，定量資料和定類資料，區別為數字大小是否具有比較意義。
定類資料即是分類的意思，可以計算百分比；定量資料是指數字可以對比大小，因而可以進行平均值計算。
除此之外，如果有的資料同時可以計算百分比，也可以計算平均值，此時就結合實際研究情況，將其似著定類或者定量資料即可。比如學歷，通常情況下時看作定類資料，但數字越大也可以說成是學歷越高，所以有的研究方法時把學歷看作是定量資料。具體研究時均是結合實際處理。
二、研究方法的選擇
確定x和y對於結果分析同樣重要，例如，研究一種抗高血壓藥的療效。如果分別收集兩組高血壓患者的資料，一種服用該藥物，另一組作為對照組不做處理。想要分析兩組患者服藥後的血壓值是否有差異，那麼x是組別，y是血壓值，可使用獨立樣本t檢驗等方法進行分析。
如果想要分析同一組患者用藥前後的血壓值差異，那麼這樣的資料屬於配對資料，x、y分別是服藥前的血壓值和服藥後的血壓值，此時可使用配對t檢驗等方法。
以下是一些不同型別資料適用的常見分析方法，大家可對照此圖快速選出適合的方法。
三、注意事項
完成以上步驟，能區分資料型別，並且確定了x和y，就能基本選出科學的研究方法。
具體每個研究方法具體的內容，直接使用spssau的智慧型分析即可，也可以參閱每個方法對應的幫助手冊，裡面會有更詳細的說明和例子，注意事項等。
除此之外，執行這些分析方法即可得到分析結果，對於許多統計檢驗，如果p值<0.05，則認為結果顯著性，具有統計學意義。但是有些時候結果可能在統計上有意義但不一定有實際意義。
很多人往往過分地在意有沒有統計學意義，而忽視了差異在專業上的意義。具體研究時均應結合實際進行分析，這也是資料分析的有趣之處。
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