社会統計学
心理学における実験は通常、標本サイズが小さいため、小標本理論に基づき統計的検定を行う。変数間(要因間)の関連の大きさを検討することは少ない。むしろ統計的検定により、関連があるかないかを解明することを目的としている。このようなデータは、暗黙の内に行為者はすべて人間として均質であるという前提があり、無作為抽出を行うことはなく、現実には実験参加者のほとんどが学生である。そのため年齢や学歴などの効果を検討することはできない。
社会調査データを用いる場合は、大標本理論に基づき何らかの多変量解析法を用い、変数間の関連の大きさを解明することを目的とする。究極的な目的は、分析により説明変数(独立変数)と被説明変数(従属変数、目的変数)の関連を検討することにより、社会現象が起こる因果関係を解明することである。社会学では実験計画が困難な場合が多いので、様々な変数をコントロールするための分析が発達している。多変量解析の手法としては、基本的な重回帰分析や分散分析の他、対数線形モデルや多水準分析が特徴的である。説明変数と被説明変数を区別しない分析法としては因子分析や対応分析(数量化III類)、多次元尺度構成法(MDS)等がある。SAS, SPSS, Stata, R言語, S言語, LEMなどの分析用ソフトウェアが用いられる。