在日常分析中，常會遇到不知道選擇什麼分析方法的尷尬情況出現，尤其是在面對幾種相似的方法，不知道它們之間有什麼差別，一念之差就會選錯方法。相信這樣的小盲點，依然困擾著不少人。
因此，SPSSAU整理了一份相似方法的對比目錄，可以一目了然地比較出方法間的差異。由於方法較多，將分幾次整理放出。
1.基本描述統計
頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。
描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。
分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變量的交叉信息，可將不同組別下的數據進行匯總統計。
2. 信度分析
信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度係數法、折半信度法、重測信度法。
Cronbach α信度係數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度係數測量測驗或量表的信度是否達標。
折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關係數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半係數或是Cronbach α係數。
重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關係數，通過相關係數去研究信度水平。
3. 效度分析
效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：
4. 差異關係研究
T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關係情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。
當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。
如果要分析定類數據和定類數據之間的關係情況，可使用交叉卡方分析
如果研究定類數據與定量數據關係情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。
5. 影響關係研究
相關分析用於研究定量數據之間的關係情況，可以分析包括是否有關係,以及關係緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。
回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關係情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變量），Y一定為定量數據。
回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變量與多個因變量的影響關係情況，可選擇路徑分析。
上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相關方法問題可查看SPSSAU幫助手冊。