本文采取假设检验的方法进行数据的统计分析。假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中的一种检验方法，主要是在一定的假设条件下，通过对样本的比对推断出总体的情况。在假设检验的基本步骤中，设定原假设为H₀，代表样本与总体之间的差异由抽样误差引起，是所要验证的假设的对立假设；备择假设为H₁，代表样本与总体之间存在显著差异，是文章所要验证的假设。预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率记作α，通常取α=0.05或α=0.01。P 代表检验假设成立的可能性，根据P值的大小判断检验结果，当P>α时，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H₀，即认为差异是由于抽样误差所导致，H1 假设在统计学上不成立;当P≤α时，结论为按所取α水准显著，拒绝H₀，接受H₁，H₁假设在统计学上成立。在统计分析方法的选择中，由于服务水平、满意程度中的检验变量包含等级趋势，因此对服务水平和满意程度选择线性回归的方法进行假设检验。由于服务需求不存在等级趋势的变化，因此对其采用χ²分析的方法。