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雷达卡
1、Basic Statistics and Tables（基本统计和表格分析）
包括描述性统计，相关性分析，独立或非独立样本的t检验，频数统计表，概率计算及其他差异显著性检验（两个均值或百分率的检验）等。这是最基本的统计分析项目，也是用的最多的统计分析项目，一般简单的统计分析靠它就可以圆满解决问题。
2、Multiple Regression（多元回归分析）
逐步回归分析，固定非线性分析，残差分析和基于回归模型的预测等。
如果您要调查研究人的智商是否与吃鱼和吃豆腐有关，就可以用回归法来分析。
3、ANOVA／MANOVA（方差分析）
有单因素和多因素方差分析、协方差分析和重复测量方差分析等。两个以上样本平均数差异的显著性检验，就可利用方差分析。
如：比较几种教学方法哪一种对学习成绩提高最快，比较几种牌号汽油的行程率等等。
4、Nonparametrics／Distribution（非参数性统计分析）
包括Chi－square卡方检验，Kolmogorov－smirnov检验，Wilcoxon配对符号等级检验，两个独立样本Mann－Whitney检验，多个相关样本Cochran Q检验和多个独立样本Kruskal－Wallis检验等等。
5、分布拟合（Distribution Fitting）
对连续性分布进行拟合，如正态分布、均匀分布等。
6、高级线性/非线性模型（Advanced Linear/Nonlinear Models）
包含各种线性和非线性模型化分析功能。如Nonlinear Estimation（非线性估计）：包括一般非线性模型，逐步Logit分析，最大似然估计等。
7、工业统计与6-σ（Industrial Statistics & Six-Sigma）
包括质量控制、过程分析、实验设计、6-σ分析
8、多元分析（Multivariate Exploratory Analysis）：
（1）、Cluster Analysis（聚类分析）：包括K－Means聚类，双边联合聚类等。聚类分析实质上是寻找一种能客观反映元素之间亲疏关系的统计量，然后根据这种统计量把元素分成若干类，是物以类聚的一种统计分析方法。
（2）、Factor Analysis（因子分析）：初始因子模型、旋转因子模型等。例如，学生的各科成绩受智力、计算能力、表达能力和灵活性等因子的影响，虽然可以通过考试或检查等手段获得学生的各科成绩，但那些对各科成绩起支配作用的因子的状态不能直接测定到，这时候因子分析就派上用场了。
（3）、Canonical Analysis（典型分析）：典型相关性分析，典型因子协效应分析。主要用于研究两组多变量之间的相关性。
（4）、Multidimensional Scaling（多维尺度分析）：多维距离或相似性估计等。
（5）、Reliability／Item Analysis（信度／项目分析）：包括trachoric相关性分析，Crobach α系数，分半（split－half）信度分析等。假如希望在任何时间、地点、对任何人，都有可靠的交通工具，测试交通工具手段的可靠性显然是需要的。
（6）、Discriminant Analysis（判别分析）：逐步判别法，分类统计等。判别分析的任务是根据已掌握的一批分类明确的样品，建立较好的判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。如在环境检测中，根据对某地区的环境污染的综合测定结果判断该地区属于哪一种污染类型等。
9、数据挖掘技术（Data Mining），分类树等技术，神经网络。
10、分布计算器（Probability Calculator）。
重要的是实验设计模块：
2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter). 两水平析因标准设计
2-level screening (Plackett-Burman) designs. 两水平筛选因素设计
2**(K-p) max unconfounded or min aberration designs. 两水平最大混区或最小偏差设计
3**(K-p) and Box-Behnken designs. 三水平和Box-Behnken设计
Mixed 2 and 3 level designs. 混合二水平和三水平设计
Central composite, non-factorial, surface designs. 中心复合、非析因和响应面设计
Latin squares, Greco-Latin squares. 拉丁方、Greco－拉丁方
Taguchi robust design experiments (orthogonal arrays). 田口稳健实验设计(正交数组)
Mixture designs and triangular surfaces. 混合设计和三角面
Designs for constrained surfaces and mixtures. 约束面和混合物设计
D- and A- (T-) optimal algorithmic designs. D- 和A- (T-)优化算法设计
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