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Quantitative Analysis
【中文】
定量剖析
【解析】
特征
数据的可量化性：数据一般是数值型的，可以被测量和比较。标准化和控制：实验设计一般包括对照组，以确保结果的有效性。统计剖析：用统计办法来剖析数据，检验假设，预测趋势。可重复性：结果可以通过相同的实验设计被重复验证。精确性：可以提供精确的数据和结果。办法和技术
调查问卷：采集很多样本的数据。实验设计：控制变量以测试特定原因的影响。数据剖析软件：如SPSS、R、Python等用于数据剖析。建模：用数学模型来模拟现实世界的状况。预测模型：如回归剖析、时间序列剖析等。数据剖析
描述性统计：平均数、中位数、标准差等。判断统计：t检验、方差剖析（ANOVA）、有关系数等。预测试打分析：借助历史数据预测将来趋势。模型构建：打造数学模型来讲解变量之间的关系。风险评估：用蒙特卡洛模拟等技术来评估不确定性。与定性剖析有什么区别
Qualitative Analysis（定性剖析）侧重于理解和讲解现象，用非结构化数据如文字、图像等。Quantitative Analysis则侧重于用数值数据进行剖析和讲解。优势和弊端
优点：提供明确、量化的结果。可以应用于大规模的数据集。结果易于比较和验证。缺点：可能忽略个体差异和深层含义。需要很多的样本才能保证统计显著性。数据采集和处置可能较为复杂。适用场景
当需要测量某个变量的具体数值时。当需要验证假设或者打造因果关系时。当需要进行预测试打分析时。总结
Quantitative Analysis 是一种很有力的研究工具，它通过采集和剖析数值数据来帮助研究者得到明确且量化的结论。这种办法特别合适于需要进行精确测量和预测的情景。通过对数据进行统计剖析，研究者可以更好地理解变量之间的关系，并做出基于证据的决策。
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