Bunlar daha çok veriyi kısaca özetleyen istatistiklerdir. Betimsel istatistikler olarak da adlandırılırlar. Ortalama, standart sapma, minimum, maksimum, ranj, ortanca vb. değerler örnek olarak verilebilir.

Sınıflama düzeyinde bir veriniz varsa frekans tabloları ve yüzde dağılımları şeklinde ifade etmeniz gerekir. Örneğin anket verileri, katılımcıların cinsiyete göre dağılımları genelde bu şekilde verilir.

Veri türüne göre çok çeşitli korelasyon analizleri yapılabilmektedir. Sürekli veriler için normal dağılımın sağlanması durumunda Pearson momentler çarpımı korelasyon katsayısı; normal dağılımın sağlanmaması, az sayıda birey yer alması ya da ölçek türünün sıralama olması durumlarında ise Spearman Brown sıra farkları korelasyon katsayısı hesaplanır.

Regresyon analizi bir yordanan (bağımlı) ve en az bir yordayıcı (bağımsız) değişkenin olması durumunda regresyon doğrusu aracılığı ile tahmin etmeye dayalı bir analiz tekniğidir. Regresyon analizi yapmak için öncelikle korelasyon analizi yapmak gerekmektedir. Aralarında anlamlı korelasyon olmayan değişkenlerin regresyon analizi yapılamaz. Ayrıca yordayıcı değişkenler arasındaki korelasyonun çok yüksek olması bu sefer çoklu bağlantılılık sorununu ortaya çıkarabilir. Değişkenler arasında doğrusal ilişkilerin olması ve çok değişkenli normal dağılımın olması diğer varsayımlarıdır. Bu yüzden varsayımları doğru test edilmeli ve daha sonra analiz aşamasına geçilmelidir. Tek bir yordayıcı değişken olması durumunda Basit Doğrusal Regresyon, birden fazla yordayıcı değişken olması durumunda ise Çoklu Doğrusal Regresyon olarak adlandırılır. Analizin yapılması ve raporlaştırılması oldukça profesyonellik istemektedir.