首先，學習做基礎數據分析並不難，掌握壹些必要的知識就可以快速上手。學習數據分析的路徑如下:數據類型識別、研究方法選擇、結果分析。
(1)數據類型的標識
數據類型是壹切研究的基石，也是數據研究思維最基本、最關鍵的思維。在確認了數據的真實性和準確性之後，也就是數據清洗之後，就可以區分數據類型了，所有的數據都可以分為兩種，包括定性數據和定量數據。
量化:數字有比較意義，比如數字越大滿意度越高，尺度就是典型的量化數據。
分類:數字沒有比較意義，比如性別，1代表男性，2代表女性。
(2)研究方法的選擇
數據類型確定之後，這個時候就可以理解數據分析方法的選擇了。例如，在設計SPSSAU時，它區分數據類型以及X和Y..比如性別和吸煙的關系，X是性別，Y是吸煙。x和y都是分類數據。這時，妳應該選擇“交叉卡方”分析。
第壹步是選擇正確的研究方法，即數據類型的識別。
第二步，分析研究目的。常見的研究目的有:數據的基本描述、影響關系的研究、差異關系和其他關系的研究。
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(3)分析結果
分析基礎較弱，可以用SPSSAU進行分析，系統會自動生成指數解讀報告。
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二，分析思路模板
研究框架是分析的核心，壹般可以分為無量表和量表問卷，然後對照框架進行分析。
量表問卷最大的特點是量表題多，量表題對應的是‘變量’或‘維度’。便於研究‘變量’之間的關系。並且可以使用諸如信度、效度和因子分析的方法。
無尺度題最大的特點是多為選擇題、多項選擇題或排序填空題，尺度題很少(但尺度題是指“非常不同的意見”、“相對不同的意見”、“中性意見”、“相對同意的意見”、“非常同意的意見”等答案相近的問題)，多采用基本的頻數分析和交叉分析，用圖表進行多樣化展示。