最近有很多新关注我们的小伙伴，纷纷向我们咨询，在论文分析中遇到的问题。
其中，最常被提问的就是：
在论文分析时，如何选择适合的分析方法是一件比较头疼的事。
尤其是，第一次做分析没有经验，往往要花很久的时间，才能搞清不同方法之间的区别。
甚至有时候，即使分析出结果，还是会担心自己的方法用的不对，影响了分析结果。
针对这种情况，SPSSAU总结出一套方法选择流程，帮助大家快速搞定方法选择难关，早日脱离论文苦海。' fill='%23FFFFFF'%3E%3Crect x='249' y='126' width='1' height='1'%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
我将整个选择方法的过程分为三个部分：研究目标的认知、数据类型的认知、分析方法的认知。下面一一进行说明。
确定研究目标，看似是一个“伪命题”，我论文的研究方向都定好了，研究目标不就显而易见了嘛。研究方向只是一个宽泛的概念，具体落实到分析层面，具体要研究什么？得到什么结果？要用什么方法？很多时候我们并没有想清楚。这里建议大家在开始分析前，先对着自己收集来的数据和问题，列出准备研究的内容。还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒：写作文的时候拿到题目先不要动笔！看清题目，想好了列出提纲再动笔！数据分析也是如此，分析前制定一个分析框架，可以帮助我们快速捋清思路，不至于漫无目的地乱分析，同时也能节省很多时间。当然，对于初学者来说，制定一个完整的分析框架比较困难，建议大家多参考一些领域内的专业文献，看看其他人是如何设计分析的。SPSSAU也提供几类常见的分析框架，研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。
① 框架的核心不要偏离研究主题，所做的任何分析都是为研究主题服务，因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。
②在这一步中，可以先不去管具体要用哪种分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什么。
比如，问卷调查里，一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。第一，可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。第二，可用个人信息与核心研究项联系到一起，分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。有了基本框架后，就要进入到具体的分析方法选择阶段。
判断数据类型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，对此都有详细的说明。这里不再重复，具体可查看下面链接内容。
在完成上面的步骤后，基本上已经完成对数据部分的了解，下面就需要结合数据类型，选择对应的分析方法。
对单个题的统计分析比较简单，主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。SPSSAU的建议是：先用一句话描述研究内容，话里面拆开成X和Y：然后结合X与Y的数据类型进行选择。
根据X和Y的个数，以及方法功能，分成几个表格汇总如下：
每种方法的使用场景不是固定不变的，这里的只提供最常用的说明，帮助初学者快速了解，更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明，以及SPSSAU视频教程。
确定方法之后，可使用spssau系统进行分析，分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析同时要提醒一点，在分析前要有意识的剔除无效数据（如一个人重复填写，明显的异常值等），以保证结果的准确性。●无效样本：
https://spssau.com/front/spssau/helps/dataprocessing/invalid.html
●异常值处理：