其次是选题确定后 ， 马上要做的不是想我应该怎么去写作 ， 或者在哪抱怨“哎~~郁闷 ， 完全不知道怎么写嘛” 。而是先通过文献查找 ， 看前人在这个选题方面已经做了哪些研究 ， 都是如何做的 。
通过查找文献找到跟选题有关的资料 ， 然后对这些资料进行整理 ， 整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等 ， 而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来 。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂 ， 但是没关系 ， 你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来 ， 如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等 ， 把这些文献中常用的统计方法罗列出来 ， 你需要弄清楚对应关系 ， 即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的 ， 以及能够得出什么样的结论 ， 认真阅读文献就能实现这一步 。
第三.通过上一步 ， 你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称 ， 以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的 ， 或者得出什么结论 ， 同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了 ， 因为可能你的选题已经有前人做过了 ， 你的论文只是“复制”一遍而已了 ， 我说的复制是重复一遍前人的研究 。在这种情况下 ， 可以构思下自己的选题 ， 这一步属于纯理论层面的 ， 你需要将自己的思路具体化 ， 比如要实现什么目的 ， 很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了 。
当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设 ， 也是在这一步完成 ， 因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论 ， 可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了 ， 自然自己就会有想法出来了） ， 提出自己的一系列假设 ， 能够很清楚的指导后面的数据收集和分析 。第四.选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了 ， 接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了 。
这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的 ， 通过哪种方法来获取 。其实也容易了 ， 因为前面你已经确定了统计分析方法 ， 而每种方法有它特定的数据类型要求 ， 比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等） 。
分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的 ， 是人为赋予它一定的含义 ， 这些数据之间不存在连续性 ， 且加减乘除没有意义 ， 而连续性数据是数据本身有意义 ， 且能够进行一些加减乘除运算 。确定了所需要的数据类型 ， 就大致能够知道在数据收集时 ， 应该注意的问题 。
比如一份问卷调查 ， 其中应该如何设计问题也就大致清楚了 ， 通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题 ， 因为不同的选项设计会导致不同的数据类型 。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据 ， 如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种 ， 在处理时可以按照分类数据 ， 只能统计出一些百分比 ， 也可能将其按照连续数据如12345打分形式 ， 这样可以求均值 ， 可以做很多其他多元统计分析 。