Nicel analizler, ana kütle dağılımı ve parametre tanımları temelinde parametrik ve parametrik olmayan yöntemler olarak ikiye ayrılır. Parametrik testler, verinin normal dağılım gösterdiği, aralıklı veya oransal ölçekle ölçüldüğü ve tanımlanmış bir ana kütleden tesadüfi olarak seçildiği durumlarda kullanılır. Bu testler, istatistiksel açıdan daha güçlü ve genellenebilir sonuçlar verme eğilimindedir. Parametrik olmayan testler ise, verinin normal dağılım varsayımını karşılamadığı, örneklem sayısının 30'dan az olduğu veya nominal/sıralı ölçeklerin kullanıldığı durumlarda tercih edilir. Bu yöntemler, ana kütle dağılımı hakkında katı varsayımlar gerektirmez, ancak parametrik testlerin sunduğu derinlemesine istatistiksel güce sahip olmayabilirler. Araştırmacı, analiz yöntemine karar verirken verinin karakteristik özelliklerini, örneklem büyüklüğünü ve ölçek türünü göz önünde bulundurmalıdır. Parametrik testlerin karmaşık ve çok değişkenli durumlarda daha yetkin olduğu unutulmamalı, ancak varsayımlar ihlal edildiğinde parametrik olmayan testler daha güvenilir sonuçlar verecektir. İlişki testleri, değişkenlerin birlikte hareket etme durumunu veya bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceler. Ki-kare analizi, nominal veya sıralı verilerde gözlenen ve beklenen değerleri karşılaştırarak bağımsızlık veya uygunluk testi yapar. Korelasyon analizi ise değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü -1 ile +1 arasında bir katsayı ile belirler; ancak neden-sonuç ilişkisi kurmaz. Fark testleri, iki veya daha fazla grubun belirli değişkenler açısından farklılaşıp farklılaşmadığını anlamaya yarar. T-testleri, iki grup ortalamasını karşılaştırırken; ANOVA, ikiden fazla grup arasındaki farkları test eder. ANOVA'da anlamlı bir fark bulunduğunda, farkın hangi gruptan kaynaklandığını anlamak için Post-Hoc testleri (Tukey, Scheffe gibi) uygulanır. Bu testlerin parametrik olmayan karşılıkları, varsayımlar sağlanamadığında devreye girer. Örneğin, bağımsız örneklem t-testi yerine Mann-Whitney U, bağımlı örneklem t-testi yerine Wilcoxon, ANOVA yerine Kruskal-Wallis, tekrarlanan ölçümler için ise Friedman testi kullanılır. Çok değişkenli analizler, birden fazla değişkenin eş zamanlı olarak incelenmesini sağlar. Bağımlılık analizleri (regresyon, MANOVA, ayırma analizi, konjoint), bir bağımlı değişkenin diğer değişkenlerce tahmin edilmesini hedefler. Bağımsızlık analizleri (faktör analizi, kümeleme, çok boyutlu ölçekleme) ise değişkenler veya vakalar arasındaki örüntüleri ortaya koyar. Faktör analizi, çok sayıda değişkeni daha az sayıda ortak boyuta (faktöre) indirger. Keşifsel faktör analizi yapıyı ortaya çıkarmaya çalışırken, doğrulayıcı faktör analizi önceden belirlenmiş bir yapının veriye uyumunu test eder. Kümeleme analizi ise benzer özellik gösteren gözlemleri (kişi/nesne) homojen gruplara ayırır. Çok boyutlu ölçekleme, uyarıcılar arasındaki algısal ilişkileri geometrik haritalar üzerinde temsil eder. Konjoint analizi ise tüketicilerin ürün niteliklerine atfettikleri faydaları ve tercih yapılarını belirlemek için kullanılır. Bu yöntemler, sosyal bilimlerdeki karmaşık problemleri anlamlandırmak için kritik araçlardır.