常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；
问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。
数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。
常用数据分析方法:
1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
数据可视化分析工具2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示
同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
数据分析常用的图表方法有：
柏拉图(排列图)
排列图是分析和寻影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。
直方图
将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表(每一矩形的面积对应于频数)。
直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
散点图(scatter diagram)
散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
鱼骨图（Ishikawa）
鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果
图”。其特点是简捷实用，深入直观。它看上去有些象鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在"鱼头"外。
FMEA
FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。
问卷调查常用数据分析方法：
1．描述性统计分析
  包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争
优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。2．Cronbach’a信度系数分析
  信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性(consistency)来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。针对各研究变量的衡量题项进行Cronbach’a信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。一般来说，Cronbach’a仅大于0．7为高信度，低于0．35为低信度(Cuieford，1965)，0．5为最低可以接受的信度水准(Nunnally，1978)。
3．探索性因素分析(exploratory factor analysis)和验讧性因素分析(confirmatory factor analysis)
  用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergent validity)与区别效度(discriminant validity)。因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或是某些程度上无效。所以我们必须对效度进行检验。效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的
因素的负荷量来决定；而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95％信赖区间是否包含1．0，若不包含1．0，则可确认为具有区别效度(Anderson，1987)。
4．结构方程模型分析(structural equations modeling)
  由于结构方程模型结合了因素分析(factor analysis)和路径分析(path analysis)，并纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度(Bollen和
Long，1993)，因而适用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上，采用最大似然估计法(Maximum Likelihood，ML)；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准(preliminary fit criteria)、整体模型拟合优度(overall model fit)以及模型内在结构拟合优度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和Yi，1988)三个方面的各项指标作为判定的标准。在评价整体模式适配标准方面，本研究采用x2(卡方)／df(自由度)值、拟合优度指数(goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI)、平均残差平方根(root —mean．square：residual，RMSR)、近似误差均方根(root-mean —square-error-of-approximation，RMSEA)等指标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi(1988)的标准，考察所估计的参数是否都到达显著水平。

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