论文数据分析方法主要包括以下几种：

描述性统计分析

频数分析：计算变量各个类别出现的次数，用于了解每个类别的受欢迎程度。

集中趋势分析：包括均值、中位数和众数，用于反映数据的中心位置和分布形态。

离散程度分析：包括方差、标准差和极差，用于衡量数据的离散程度。

相关性分析

单相关：研究两个变量之间的相关关系。

复相关：研究一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。

偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，研究两个随机变量在排除其余变量影响下的相关关系。

回归分析

线性回归：用于研究自变量对因变量的影响程度，建立变量之间的数学模型。

逻辑回归：用于研究因变量为二分类或多分类问题时自变量的影响。

多元回归：研究多个自变量对因变量的影响。

因子分析与主成分分析

因子分析：用于降维或探索变量间的潜在结构。

主成分分析：通过正交变换将原始变量转换为一组线性无关的变量，即主成分。

时间序列分析

ARIMA模型：用于研究随时间变化的数据趋势。

指数平滑法：用于对时间序列数据进行平滑和预测。

方差分析

单因素方差分析：研究一个影响因素与响应变量的关系。

多因素有交互方差分析：研究多个因素及其交互作用对因变量的影响。

多因素无交互方差分析：研究多个因素对因变量的影响，忽略因素之间的交互作用。

假设检验

参数检验：在已知总体特征下，对一些主要参数进行检验。

非参数检验：在总体分布未知的情况下，对总体参数进行推断。

这些方法可以根据具体的研究问题和数据类型进行选择和组合，以提供全面的数据分析结果。建议在选择分析方法时，考虑数据的分布情况、研究目的以及变量之间的关系，以确保分析结果的准确性和可靠性。