上篇文章我們總結了基本描述統計、信度分析、效度分析、差異關係、影響關係五種常見分析方法，下面繼續我們的總結。
6. 相關分析匯總
相關分析用於研究X和Y的關係情況，X、Y都為定量數據。
簡單相關分析是分析對兩個變量之間的相關關係。
當兩個變量都與第三個變量相關時，為了消除第三個變量的影響，值關注這兩個變量之間的關係情況，此時可使用偏相關分析。
如果是研究兩組變量之間的整體相關性，可用典型相關分析。
7. 線性回歸匯總
線性回歸用於研究X對於Y的影響，前提是因變量Y為定量數據。
如果X很多時，可使用逐步回歸自動找出有影響的X；
如果需要研究多個線性回歸的層疊變化情況，此時可使用分層回歸；
如果數據中有異常值，可使用Robust回歸進行研究。
8. Logistic回歸匯總
Logistic回歸用於研究X對於Y的影響，因變量Y一定為定類數據。
如果Y有兩個選項時，可使用二元Logit回歸
如果Y的選項大於2個時，可使用多分類Logit回歸
如果Y為定類數據，且選項有順序大小之分時，可使用有序Logit回歸
9. T檢驗匯總
T檢驗用於分析定類數據與定量數據之間的關係情況，且X的組別只限於為兩組。
如果是對比單個變量與某個數字的差異，可用單樣本T檢驗。
如果是對比兩個變量之間（X定類，Y定量）的差異關係，可用獨立樣本T檢驗。
如果兩個變量是配對數據，比如對一個群體用同一個工具前後測量了兩次，可用配對T檢驗。
10. 方差分析匯總
方差分析用於分析定類數據與定量數據之間的關係情況，可分析兩組或兩組以上的變量差異。
如果X為一個，則使用單因素方差分析，即通用方法裡的方差。
如果X的個數為2個，可使用雙因素方差分析。
當X個數超過2個，可使用多因素方差分析。通常雙因素方差分析與多因素方差分析多用於實驗研究中。
事後檢驗是基於方差分析基礎上進行，如果X的組別超過兩組，可用事後檢驗進一步分析兩兩組別之間的差異。
如果研究中有幹擾因素（控制變量），可使用協方差分析。
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。