2. 方差分析
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，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 。
3. 二元相关
因果关系分析方法之一种 。二元线性回归分析法是在一元回归基础上的延伸,式中y是因变量；x1、x2是自变量；a、b1、b2是回归系数 。二元线性回归法适用于分析有两个主要自变量的预测，一般运用计算机进行计算 。
4. 元分析
元分析(meta-analysis)统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系 。元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数(已有研究文献中变量间的相关统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系 。
5. 多元回归
“多元回归”在工具书中的解释：1、研究一个依变量、依两个或两个以上自变量的回归 。2、亦称为网多元线性回归,是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律 。3、建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法 。在肥料试验中广泛应用 。
6. 多元变量分析
多元分析，是指同时考虑多个反应变量的统计分析方法 。其主要内容包括两个均值向量的假设检验、多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析和典范相关分析等 。
7. 因子分析
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术 。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出 。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩 。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子 。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设 。
8. 主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法 。又称主分量分析 。实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息 。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形 。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量 。主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法 。
9. 聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 。它是一种重要的人类行为 。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类 。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学 。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中 。
10. 非参数检验
非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容 。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法 。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了 。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法 。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验 。
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