一、 資料檢視與資料分析
（一） 資料的測量方式
（二） 母體定義與樣本代表性的檢定
（三） 加權
二、 資料的描述與比較
（一） 位置與離散程度
（二） 百分比的比較
三、 類別資料分析
（一） 交叉列表、卡方分析、與調整後殘差
（二） 相對應分析（Correspondence analysis）
（三） Log-linear model 與Logit model
四、 迴歸分析
（一） 複迴歸，交互作用，虛擬變數
（二） 偏迴歸係數與淨相關
（三） 共線性問題與補救辦法
（四） Logistic regression
五、 變異數分析
（一） 單因子，雙因子，與多因子變異數分析
（二） Multiple Classification Analysis (MCA)
六、 多變量分析
（一） 多變量變異數分析（MANOVA）
（二） 區辨函數（Discriminant analysis）
（三） 主成分與因素分析（Principal component and factor analysis）
（四） 典型相關（Canonical correlations）
（五） 集群分析（Cluster analysis）
（六） 多元尺度法（Multidimensional scaling）