Von der zu beantwortenden Forschungsfrage werden die benötigten wissenschaftlichen und statistischen Hypothesen sowie das notwendige Untersuchungsdesign abgeleitet. 

Von der deskriptiven Statistik, über bivariate Korrelationen, Gruppenvergleiche, Cluster-, Item- und Faktorenanalysen (EFA und CFA) und linearen sowie nicht-linearen Regressionsmodellen bis hin zu komplexen Verfahren wie multilevel modeling oder Strukturgleichungsmodellierung - je nach Voraussetzungen und Anforderungen werden die passenden Analyseverfahren ausgewählt und eingesetzt.

Wenn selbst konzipierte Erhebungsinstrumente (z. B. Fragebögen) verwendet werden sollen, müssen diese hinsichtlich der Hauptgütekriterien quantitativer Forschung (Objektivität, Validität, Reliabilität) validiert werden.

Je nach Ihrem Fachgebiet/Branche gibt es unterschiedliche Standards, wie die Ergebnisse aufbereitet und (verbal, numerisch und grafisch) dargestellt werden müssen. 

Durch (semi-)automatisierte Prozesse zur Dateneingabe und -aufbereitung können Zeit und Kosten gespart werden. Zudem muss die Datenintegrität gewahrt und überprüft werden, um ggf. auftretende Fehler erkennen und korrigieren zu können.

Gemäß dem Prinzip "Vier Augen sehen mehr als zwei!" werden Ihre Daten gesichtet und Ihre statistischen Analysen auf mögliche Fehler und Fehlinterpretationen überprüft.