在收集完实验数据后，接下来通常要做的就是进行数据分析，也就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结。以下是达晋编译整理出的常见几种实验数据分析方法：

一是聚类分析，通常是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。

二是因子分析，通常是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，也就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。据了解，目前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。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，采用不同的共同性进行估值。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。

三是相关分析，这种方法一般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。一般来说，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。

四是对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，一般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，这种方法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。

五是回归分析，一般是研究一个随机变量Y对另一个或一组变量的相依关系的统计分析方法，也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。就目前而言，回归分析的运用十分广泛，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。

六是方差分析，又称为变异数分析或F检验，一般用于两个或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。