数据分析通常涉及多个步骤，包括数据收集、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、统计建模和假设检验等。在进行数据分析时，可以采用以下步骤来选择、判断和检验适当的统计量：
明确分析目标：首先要明确你的分析目标，即你想从数据中得出什么结论或回答什么问题。这将有助于确定需要使用的统计方法。
数据收集和清洗：确保数据质量，包括处理缺失值、异常值和重复数据。这些问题可能会影响你选择的统计方法。
探索性数据分析（EDA）：在进行任何正式的统计分析之前，进行EDA是很重要的。通过绘制图表、计算统计描述和探索数据的分布，可以帮助你了解数据的特征和趋势。
选择统计方法：根据你的研究问题和数据的性质，选择合适的统计方法。常见的统计方法包括描述统计、推断统计（如 t 检验、方差分析、回归分析）、非参数统计、时间序列分析等。
确定统计量：根据你选择的统计方法，确定需要计算的统计量。例如，如果进行描述性统计，可以计算均值、中位数、标准差等；如果进行 t 检验，需要计算 t 值。
执行统计分析：使用适当的统计软件（如R、Python、SPSS等）进行统计分析，计算所选统计量。
解释结果：解释你得到的统计量的含义，以回答你的研究问题或做出决策。这可能包括得出结论、制定建议或提出假设。
进行假设检验：如果你的研究需要进行假设检验，确保按照选定的 alpha 水平（显著性水平）进行检验，并根据检验结果决定是否拒绝或接受原假设。
报告和可视化：最后，将你的分析结果整理成报告或可视化，以便向他人传达你的发现。这可以包括表格、图表、图形和解释性文本。
需要注意的是，在选择统计方法和统计量时，要考虑数据类型、样本大小、研究设计和研究问题的具体性质。如果不确定应该选择哪种统计方法或如何进行分析，建议寻求统计学家或数据分析专家的帮助。