분석방법으로는 음이항(Negative Binomial Regression, NBR) 모형과 다중회귀분석(OLS)을 활용하였다. 우선 종속변수인 입법활동 변수 중 대표법안 발의건수와 가결건수는 가산자료(count data)로서 비음정수(non-negative integar)이며 이산적(discrete)인 특성을 갖는다. 분포는 정규분포가 아닌 꼬리가 오른쪽으로 긴 비대칭이다. 이에 OLS보다는 포아송 회귀분석(Poisson Regression, PR)이나 NBR 모형을 활용하게 된다. 다만 PR 모형은 사건의 평균과 분산이 같음을 전제로 하는데, 이 두 변수는 분산이 과도하게 큰 과산포(over-dispersion)를 보인다. 과산포된 자료를 PR 모형으로 분석하게 되면 추정치의 표준오차를 과소추정하게 되는데, 이 경우 실제로는 유의미하지 않은 계수가 유의미한 것으로 나타나는 문제가 발생할 수 있다(Hilbe, 2014: 82). 따라서 PR 모형보다는 조건이 완화된 NBR 모형이 분석에 적합하다(Cox & Terry, 2008: 605-606; Hilbe, 2014). 이에 두 변수에 대한 분석방법으로 NBR 모형을 활용한다. 한편, 입법활동의 나머지 종속변수인 가결률은 연속형 변수이므로 OLS를 통해 분석한다.