在用户研究中，常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、因子分析、聚类分析、主成分分析等。在选择合适的数据分析方法时，需要根据研究问题的性质、数据类型、样本量以及研究设计来综合考虑。
首先，要明确研究问题的性质，确定需要回答的问题是什么，是探索性的还是验证性的。其次，要考虑数据的类型，比如是定量数据还是定性数据，是连续变量还是分类变量。然后，根据样本量来选择适合的统计方法，样本量较小可以选择非参数检验方法，样本量较大则可以选择参数检验方法。
此外，还需要考虑研究设计，比如是横断面研究还是纵向研究，是实验设计还是观察性研究。不同的研究设计可能需要不同的数据分析方法来处理数据。
在实际应用中，可以结合多种数据分析方法来综合分析问题，以获得更全面和准确的结论。同时，也可以借助专业的统计软件如SPSS、R、Python等来进行数据分析，以提高工作效率和分析准确性。
总之，选择合适的数据分析方法需要综合考虑研究问题、数据类型、样本量和研究设计等因素，并可以结合多种方法来进行分析，以获得可靠的研究结论。