我們在前面兩文中分別談到收集「事實資料」和「文獻資料」的方法，這無形之中好象將資料分成了「事實資料」和「文獻資料」兩種，顯然這不是一種嚴格意義上的分類（只是按照收集的方法來考慮的），因為「文獻資料」中也可以有「事實資料」（當然不是第一手資料），它們之間有交叉的成分，由此為研究方便起見，可將其分為「事實資料」與「理性資料」；如果從資料的性質來考慮，資料還可以分為定量資料（主要是各種資料）與定性資料（主要是文字材料）。收集到大量的資料之後，一般就要進行適當的篩選、整理和分析。本文就要談談如何做好這些方面的工作。
一．篩選
有些研究，需要收集的資料比較多，面對這成堆的資料，首要的任務就是要在初步閱讀（當然需要做簡單的分析）的基礎之上做適當的篩選。篩選的主要目的在於「去偽存真」，「由表及裡」，即只保留對本課題研究有參考價值的資料而刪去其餘。通常，對於「理性資料」要求它有：
可靠性，正確性，權威性；對於「事實資料」要求它有：真實性，典型性，濃縮性。
二．整理
整理也就是要分門別類，並以某一種或幾種方法表示出來，以便於下一步的分析。對於各種資料，首先是分類，通常有兩類：計數資料和測量資料，其中後者又有四種水平：
類別的，順序的，等距的，比率的；然後進行適當的整理，通常採用的方法有兩種：頻數分布表和頻數分布圖，其中前者有簡單次數分布表、相對次數分布表、累積次數分布表、累積相對次數分布表、累積百分數次數表等，後者又有散點圖、線形圖、條形圖（也叫直方圖）、圓形圖（也稱餅形圖）之分。
對於定性資料，通常是按照一定的標準進行分類。比如對某一課題資料，可以按歷史線索分類；可以按不同的觀點分類；可以按研究的問題的性質分類；還可以按子課題分類，等等。
三．定性分析與定量分析
對資料的分析，從方**角度，一般可分為定性分析和定量分析，而且通常在實際分析過程中，要把這兩種方法結合起來，互動使用。因為定性分析與定量分析相互補充，相得益彰，處在統一的連續體之中，定性分析為定量分析提供基礎，定量分析的結果要通過定性分析來解釋和理解。
（一）定性分析的方法
定性分析即為對資料的質的規定性做（整體的）分析，除了要運用一些哲學的觀點和方法如辨證唯物主義和歷史唯物主義、分析哲學、現象學、解釋學等外，主要使用諸如比較、歸納、演繹、分析、綜合等邏輯方法；同時還要求對分析結果的信度、效度和客觀度等可靠性指標進行檢驗和評價。
（二）定量分析的方法
這裡需要區分兩種情況：一是如果收集到的資料已經是一些資料，我們只需根據條件和需要選用適當的統計分析方法（下文介紹）進行處理和分析便可；另一種就是對收集到的定性資料做進一步的定量分析。比如要研究某一學科教材的結構問題，我們可能收集了這一學科及相關學科的許多版本的教材（包括現在的和過去的），顯然首先需要進行比較，如何比較？
可能就需要數量化處理，定量分析；還比如要對學生在某一門學科學習中的錯誤進行分析，收集到各種事實的文字材料之後，定量分析可能也是十分重要的。
1．基本統計方法。可用於教育教學研究的統計分析方法主要有三類：
(1)描述統計，主要用於特徵分析，即通過一些概括性量數來反映資料的全貌和特徵。用來描述資料分布特徵的概括性量數主要有：①描述資料集中趨勢的量數，如算術平均數，幾何平均數，中位數，眾數；②反映資料間彼此差異的程度的量數，如全距，平均差，方差，標準差；③反映原始資料在所處分布中地位的量數，如百分位分數，百分等級分數，標準分數，t分數等；④當事物之間存在聯絡但又不能直接做出因果關係的解釋時，可用一些合理的指針對相關事物的觀測值進行相關分析，其相關程度用相關係數表示，如有積差相關，等級相關，質量相關（點二列相關、雙二列相關）；等等。
(2)推論統計，即在無法直接估計總體引數的情況下，只能採用抽樣方式對樣本進行研究，並由樣本統計量對事物的總體做出統計的推論和估計。它包括兩個方面內容：①總體引數估計，即根據樣本的數字特徵推斷總體的相應的數字特徵，它又有點估計和區間估計之分；②假設檢驗。
在許多研究中（比如比較兩種教學方法、兩種教材的優劣），首先需要提出乙個假設（比如：誰比誰在什麼狀態下要好或者差或其他），這一假設合理或者正確與否，需要抽取樣本用其統計量進行檢驗。通常根據總體是否服從正態分佈，將其分為引數檢驗和非引數檢驗，前者如z檢驗，t檢驗，χ2檢驗，方差分析等；後者有中數檢驗，符號檢驗，符號秩次檢驗，u檢驗，秩次方差分析等。
（3）多元統計。由於影響教育教學現象的因素不是單一的，而是多方面的、多層次的、多特徵的，因而要分析這些因素之間的各種關係需要用多元統計方法。多元分析的基本方法主要有：
①回歸分析。對於兩個具有不確定關係的變數，上述的相關係數可以對其兩變數是否相關做出定性描述，對其相關程度做出總的定量描述，但是對如何通過自變數的值去估計和**因變數的發展變化，相關分析無能為力，這時需要用回歸分析。它一般分為一元線性回歸和多元線性回歸兩種；②因素分析(和主成分分析)。
當描述事物性質的變數比較多時，常常需要從中提取較少的幾個主要的「一般因素」（或稱「共同因素」）（並依據一定的方式對所獲得的「一般因素」作、做出較為合理的解釋），這時就需要使用因素分析法；③聚類分析（也稱分類分析或數值分類）。即憑藉變數指標的定量分析對變數實施分類（如果類別已經清楚，只需歸類；如果事先並不清楚類別，這時就是尋求一種規則進行新的恰當的分類），使同類的變數比較均質，而不同類的變數差異比較大；還有其它方法，如圖分析和模糊綜合評判等等。
2．方法的選用
上述如此之多的統計分析方法，如何才能選擇恰當的、正確的方法呢？這裡主要有兩個方面的標準：其一是各種統計方法和公式自身的使用條件；二是研究問題的性質、資料型別以及研究設計。
以下列舉幾例說明之：例1、已知全市考試的數學平均分和標準差以及某學校若干名學生的平均成績，問該校學生成績與全市平均成績差異是否顯著？這一問題已知「兩個變數，總體服從正態分佈，總體方差，」故採用z檢驗；例2、已知全市考試成績的總方差和學校若干名學生成績的方差，問該校學生成績的方差與全市考生成績的方差是否有顯著性差異？
這一問題已知「兩個變數，總體服從正態分佈，總體和樣本方差」，故採用χ2檢驗；例3、已知某學年的全年級的平均分數以及實驗班部分學生的考試成績，問新的教學方法與舊的教學方法對學生的學習成績的影響有無顯著差異？這一問題已知「兩個變數，總體服從正態分佈，總體方差未知」，故採用t檢驗；例4、有四種不同實驗教材，為比較其教學效果，可採用隨機區組實驗設計和單因素方差分析；例5、有三種不同實驗教材，採用四種不同的教學方法，要比較不同教學方法之間的教學效果，可採用兩因素析因實驗方差分析；例6、為了考察不同課程對初中學生知識和能力的影響，可以選擇若干門課程並隨機抽取一些學生的考試成績進行因素分析；例7、對高考學生的六科考試成績分類，可以用聚類分析；例8、對教師教學質量的評估，現在普遍採用模糊綜合評判方法。
3．方法的功效
在什麼時候選用什麼樣的方法，除了上述兩條標準外， 全面了解每一種方法的功效也十分重要。比如因素分析法的主要功效是在保持原有資訊的基礎上，通過減少變數的個數發現隱藏在背後的公共因素或主成分；除此而外，還可以用來構建新的指標、新的變數；估計測驗的信度；評價測驗的效度；（用因素分析中方差分解的結果）評價成套測驗中某乙個分測驗的臨床判斷價值等等。
4．方法的操作
研究者也許過去會對上述各種統計方法的操作感到「頭痛」和「棘手」，現在不必了。上述各種統計方法都已經有了計算機軟體，比如spss（社會科學統計軟體包）就包括了上述常見的多種統計方法，只要輸入原始資料就可以得到相關結果，十分方便。
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