1. ⾸先对收集数据进⾏基本的频数分析，⽐如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等。
2. 如果研究中涉及样本的特征情况，⽐如基本⾏为，或者认知态度相关性，也可使⽤频数分析进⾏汇总，进⼀步了解清楚样本特征情况。
3. 影响关系研究时，问卷中通常会涉及⾮常多的量表题，如果量表题具体应该分成多少个维度，并不完全确定，此时可使⽤因⼦分析进⾏浓缩，得出⼏个维度（因⼦），并且找到维度与题项的对应关系情况。（备注：⼀个维度由多个标题项表⽰，想将多个标题项概括成⼀个整体，此时需要使⽤SPSSAU中“⽣成变量”的“平均值”功能即可）
4. 数据的可靠性，是否有信度，是最基础的，⼀般放在样本基本特征背景情况之后，原因在于⾸先得知道是⼀群什么样的样本⼈群在回答问题。同时信度仅针对量表类数据进⾏研究，⽆法针对⽐如性别，年龄之类的背景信息项进⾏分析。
5. 除开数据可信，还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠，再分析有效，这是常见的结构，效度分析和信度分析也可互换位置。
6. 数据可靠，并且研究量表有效之后，接着需要对具体维度（量表题项等）进⾏描述分析，研究样本⼈群对于量表项的基本态度情况。
7. 完成量表题项，各维度的描述性分析之后，再使⽤相关分析去研究关系情况，为回归分析作准备。
8. 在数据有着相关的前提之下，再研究回归影响关系才具有意义。因⽽回归分析需要放在相关分析之后。并且通常情况下需要使⽤回归分析去验证假设。
9. 有可能还需要对⽐不同⼈群，⽐如性别，年龄等不同群体，他们对于量表题项的态度差异情况，因⽽⼀般可使⽤⽅差分析，或者T检验等进⾏分析。如果说想研究不同背景⼈群（⽐如性别，年龄）对于样本⾏为上的差异性，建议可使⽤交叉卡⽅分析等，同时如果涉及多选题的交叉分析等，也对应选择需要的⽅法即可。
