有以下六种方法：
1、构成分析法；
2、同类比较分析法；
3、漏斗法；
4、相关分析法；
5、聚类分析法；
6、分组分析法。
构成分析在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。
两个数据比较就要讲两个数据，最表面的东西给表现出来，比如说两个数据大小是有的大小，有的话那么就要比较两个数据的大小，其次呢，要根据两个数的计算方法，比如说两个数据要进行方差和平均数的比较，以及从众数和中位数这些方面进行比较，然后运用文字方面来表述
1、打开excel，选中数据。
2、依次点击：插入-图表-柱形图。
3、点击二维柱形图中的第二个图表（即堆积柱形图。鼠标悬停其上，可看注释）。
4、弹出堆积柱形图。
5、在图像空白区域，点击右键-选择数据。
6、弹出对话框 选择数据源。
论文数据分析方法有许多种，以下简单介绍几种较为常见的方法：
1. 描述性统计分析：对数据进行总体和个体方面的分析，如总数、平均数、标准差、中位数等，从而了解数据的表现形式，帮助研究者对样本进行初步的分析。
2. 方差分析：方差分析是一种用于检验样本之间差异性是否具有统计学意义的方法，可以用于比较多个组之间的差异。
3. 回归分析：回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的方法，可以用来预测一个变量（称为因变量），如销售额，与其他变量（称为自变量），如广告投放数量，之间的关系。
4. 聚类分析：将样本根据特定的相似性指标，将样本分成若干个群组，用于寻找变量内部的规律和透露变量之间关系的趋势。
5. 因子分析：因子分析是通过对大量的变量进行分析和归纳，来揭示这些变量背后的共性因素，并据此提取出少量的主成分，使得原始变量能够由这些主成分来反映。
6. 结构方程模型：一种多变量分析方法，用于研究变量之间的关系，包括因子分析、逐步回归分析等方法。
7. 时间序列分析：将时间因素纳入数据分析中，通过对时间序列的分析，揭示趋势和周期性规律，可以用于分析和预测时间序列数据的变化趋势。
以上仅是部分论文数据分析方法的介绍，具体使用哪种方法需要考虑数据类型、研究目的和研究问题等多个因素，研究者需要根据实际情况选择合适的方法。
就在你的数据里面 加一个变量 来表示两种情景 就好了，类似于性别变量，年级变量这种
然后要比较两个问卷在两种情景下的差异，通过方差分析或者 t检验就可以了，当然你首先需要对问卷根据问卷维度进行合并数据，很少针对问卷里的每个题目进行差异分析
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