在写论文时，也是需要掌握一定的分析方法的，只有这样才能够让论文的内容更加的深刻。那么到底都有哪些具体的分析方法呢？下面，我们就一起来看看吧！
1、哲学的方法
这种方法就是依照唯物主义辨证法对于哲学基本范畴，也就是现象和本质，存在和运动，原因和结果等的理解，并且能够解决实际研究工作中关于论点和一般方法论的问题，像是从认识对象的现象再深入到本质的研究等。
2、历史的方法
历史的方法比较注意对象本身的历史具体性。一般要求研究工作者一定要充分熟悉客观对象历史发展的实际进程，并且进行大量的资料查找，并且能够找出客观对象的特点及其发展规律性。
3、逻辑的方法
这就需要写论文者必须正确运用形式逻辑和辨证逻辑来对于人们思维的一般规律，像是概念、判断、推理、分析与综合、具体与抽象等等进行揭示，同时针对客观事物的各种现象从逻辑上进行分析，从而找到内在的联系，然后用理论的形态进行展现。
4、假说的方法
虽然是假说，但并不是随意的幻想和碰运气的猜测，是需要有一定的经验事实材料作为基础的，并且还要科学理论为依据，研究者自身要具备活跃联想或直觉感受，能够提出的相对富有预见性、然而尚待继续验证的新观点。即使这些还不能称为科学的结论，但是也是新思想、新理论的萌芽。
很多同学在写文章的时候常常因为数据的统计分析问题感到头大，比如：
有些基础性概念会理解偏差，甚至搞不清楚哪写数据应该用哪些方法；
有的时候甚至自己也会混淆单样本 t 检验与两独立样品 t 检验；
在面对数据关系分析的时候，就连以前学过的最简单的 Person 相关性分析也会出现纰漏；
SPSS 软件摸索不明白，输出的图标怎么才符合投稿要求
......
自己绞尽脑汁设计出漂亮的实验方案，勤劳刻苦的做出实验结果，一心想要将研究的硕果发表在高分期刊，却总是跌倒在统计分析的漩涡。轻则自己发现问题继续学习修改，重则写完投稿被审稿人质疑拒绝失望而归。
其实对于一些难理解记忆的统计理论、软件操作的方法都可以编成口诀记忆。想要运用到文章里也可以总结适用于论文的模板，数据直接往里面套发文更快速。但是这些便捷方法也都需要耗费很长时间去学习总结，对于时间宝贵想要快速发文章的科研人都是很困难的。
易用性强： 操作界面极为友好，操作简单
良好的帮助系统和自学系统
为高级用户提高编程能力
功能强大： 成熟的统计过程
完美的图形处理功能
提供多种数据准备技术
兼容性好： 数据输入：Excel、lotus、Oracle、SQL server、access、 dBASE、文本
数据输出：Word、HTML、XML、Excel、PowerPoint、PDF
数据的编辑
（一）常量
1、数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18；
2、字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则必须使用双引号；
3、日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数进行转换；
（二）变量
1、变量名长度不能超过8；
2、三种基本的类型：数值、字符和日期；
3、可以在variableview界面设定变量的长度及小数位、变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式；
（三）变量的测试方式
1、Scale：定距变量，如：身高、体重等；
2、Ordinal：定序变量，如：教育程度、级别等；
3、Nominal：定类变量，如：性别、民族等；
（四）操作符与表达式
1、三种基本的运算：数学、关系和逻辑
2、数学运算符：+– * / ** ()
3、关系运算符：>>= < <= = ~=
4、逻辑运算符：&(AND)|(OR) ~(NOT)
5、三种运算对应三种表达式
（五）常用的数据操作命令
1、Data->SortCases
2、Transform->RankCases3、Transform->Count4、Transform->Recode5、Transform->Automatic Recode6、Transform->Compute7、Data->Transpose8、Data->Split Files9、Data->Merge Files
（六）Compute
1、数值型：computenum1=value.
2、字符型：StringA(a11).compute a=’hello world’.
3、日期型：computedata1=date.mdy(month,day, year).
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