定量數據分析方法

　　有兩種比較流行的分析定量數據的方法，即描述性統計和推斷性統計。

　　描述性統計：

　　當研究人員著手挖掘收集到的數據以通過數值計算、圖表或表格簡單地描述人口時，可以認為使用了描述性統計進行數據分析。它通常是數據分析的起始階段，可以使用以下方法執行：

　　均值 ——也稱為平均值，指的是一組離散數的中心值。它通常通過值的總和除以值的數量來計算。

　　中位數 ——對于數據集，它通常是中間值，將較高的一半與較低的一半分開。

　　眾數 ——指的是一組數據中重復次數最多的值。

　　百分比 ——通常用于表示大型數據集中的一小部分受訪者。

　　頻率 – 它表明特定事件在實驗或研究中發生的次數。

　　范圍 - 它表示數據集的最高值和最低值之間的差異。

　　在使用描述性統計之前，您需要確定上述哪種方法可以更好地回答您的研究問題，以及您希望向目標受眾展示什么。例如，給定數據集中受訪者的性別分布盡量用百分比表示。

　　描述性統計也因其分析單個變量的能力而被稱為單變量分析，是一種數據分析方法，當研究基于不需要推廣到更大人群的小樣本時通常很有用。例如，使用描述性統計數據可以很好地來比較兩個不同城市接種疫苗的兒童百分比。

　　推論統計：

　　推論統計是一種數據分析方法，用于概括結果并對更大的人口做出預測。通常是研究人員用來描述兩個或多個變量之間的關系而不是描述單個變量的定量數據分析的次要階段。當研究人員使用以下內容時，就是運用了推論統計：

　　相關性 ——這種統計技術展示了兩個變量之間關系的程度(關聯或不存在)。例如，個子越高的人往往體重越大。因此，身高和體重是相關的。話雖如此，兩者之間可能沒有因果關系，也就是說體重增加并不會導致人長高。

　　回歸 ——這種統計分析形式與根據一個或多個自變量的已知值預測因變量的值有關。例如，我們可以根據一個人的身高計算出他的體重。

　　方差分析 (ANOVA) – 這種統計技術通常用于分析給定樣本中各組均值之間的差異。簡單來說，ANOVA 可以幫助研究人員測試兩個或多個組在實驗中的差異或不同程度。例如，如果你試圖衡量一個家庭的孩子總數與社會經濟地位之間的關系，你可以從不同社會經濟地位的家庭中招募樣本開始，然后詢問他們的孩子數量。在這種情況下，方差分析將用于檢查各組反應之間的差異是否具有統計顯著性或由于隨機機會。

　　雖然上述統計技術是研究人員經常采用的進行推理分析的方法，但也有其他方法可用，例如標準差和方差。

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