1. 理论是一系列概念，以及概念与概念间的关系；（态度）

2.概念由变量构成，变量由题项来测量；（认知态度，感知态度等）

3.测量变量需要两个关键：尺子是否合适，测量是否精确

4.尺子是否合适依托于：1.理论（framework）2，mece，3.因子分析（验证）；

5.测量精确依托于：多个题项对一个变量的测量，正如一把尺子多量几次；

6.变量测量分为：描述性与推断性

7. 描述性：离散性（标准差，极差等）与集中性（均值，众数等）

8.注意变量不同：连续型变量（可以加减乘除）存在集中性和离散性；分类型变量只有频数的统计，可以用交叉表

9.推断性统计：指用少量的样本是否可以代表全体？是否存在随机性偏差带来的差异？（女生均值3.25，男生3.33，男女是否存在差异？）（存在不同分类样本间均值的差异）

10.t检验与方差检验，t检验用于2分变量（男女），方差检验用于3分变量及以上（如大一、大二、大三），检验标准为sig值，如果sig值小于0.05，即在95%的概率下，两者有差异。当然你也可以定在0.10，即90%概率存在差异，或者0.01，即99%存在差异。一般用0.05

11.单个变量统计完成后，是多个变量间关系的研究。变量与变量间关系主要有（1）相关关系；（2）回归关系，相关关系是回归关系的前提，但不是必要条件

12.相关指两个变量间的同步程度，连续变量用perason相关，如果存在一个分类的用spearman相关，考虑两个指标：sig值，是不是显著（0.05）；以及相关系数（正负？大小）

13.回归是要获得回归方程，用于预测。y=ax1+bx2……+β+误差，x是否能进入回归方程，两个条件：（1）相关；（2）逻辑上是否说得通（或者有理论支持）。回归方程看几个指标：（1）R²，是这个方程的解释量，也就是这个方程多大比例上能够解释y；（2）各参数，如a，b，c，β何误差等