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1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
研究变量包括被解释 本研究的被解释变量即 变量和解释变量。 资本结构， 而选取的代理变量是资产负债 率 。 解释变量是影响资本结构的各个因素，以我国上市公司财务状况为背 盈利能力、 资产抵押价 景， 选择公司规模、 值、 成长性和股权结构等五个方面进行研究。
可以实证论文变量可以是直接的指标，论文的指标和模型一定是要根据高质量文献的指标和模型来调整确定的，原创的指标和模型不具有说服力。但要注意，参考文献并不是直接复制文献，一定要根据自己的研究话题调整变量数量、度量方式和模型类型等，也要学会改变数据区间（年份）、数据范围（区域）这些小技巧。
要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上
实证研究中,结果变量可以有1个。对照实验：在研究一种条件对研究对象的影响时，所进行的除了这种条件不同外，其他条件都相同的实验。这一种条件就算唯一实验变量。一般地说，对实验变量进行处理的，就是实验组，没有处理的就是对照组。在研究一种条件对研究对象的影响时，所进行的除了这种条件不同外，其他条件都相同的实验叫做对照实验。这一种条件就算唯一实验变量。一般地说，对实验变量进行处理的，就是实验组，没有处理的就是对照组。设置一组对照实验，使实验结果具有说服力。因此，我们在进行科学探究中，设计实验方案时，一定只能有一个变量，这样才能保证实验结果是由你所确定的实验变量引起的。
只能有一个变量，这样才能保证实验结果是由你所确定的实验变量引起的。变量是指在实验中可以变化的因素，在实验中，由实验者操纵和调控的变量叫做自变量。
可以。在进行科学探究中设计实验方案时，一定只能有一个变量，这样才能保证实验结果是由你所确定的实验变量引起的，所以可以。变量是指在实验中可以变化的因素，在实验中，由实验者操纵和调控的变量叫做自变量。
论文的实证分析意思是：实证分析撰写中必要的研究方法之一，旨在从实际问题出发收集资料，提出并检验理论假设。
所谓实证研究是指从大量的经验事实中通过科学归纳，总结出具有普遍意义的结论或规律 ，然后通过科学的逻辑演绎方法推导出某些结论或规律，再将这些结论或规律拿回到现实中进行检验的方法论思想。
体现这种方法论思想的研究目的在于分析经济问题“是什么”，侧重于廓清经济活动的过程和后果以及经济运行的发展方向和趋势，而不使用任何价值标准去衡量“是什么”是否可取。
实证研究法可分为数理实证研究和案例实证研究：
1、数理实证研究是指科研人员运用数学计量工具对社会经济制度之间的复杂现象进行解析。数学计量工具可以消除变量内生性、异方差和多重共线性问题，把握负责现象之间的内在联系。
缺点是数理实证研究对数据的质量要求、数据录入和过程操作的要求非常高，需要科研人员具备相应的高素质。
2、案例实证研究可以分为个案研究和多案例研究。个案研究具有真实性、深入性、针对性等特点，多案例研究具有全面性和概括性。
很多时候，多案例研究都是用来协助个案研究的，防止以偏概全的虚事实发生。运用案例实证研究的科研人员要根据实际情况和两种研究方法的特性来互相匹配，对事实做出更有价值的分析。
实证研究指研究者亲自收集观察资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。实证研究具有鲜明的直接经验特征。实证研究方法包括数理实证研究和案例实证研究。
实证研究与案例研究区别有以下几点。
1、定义的角度不同。实证研究是相对于规范研究而言，是指利用已有数据对过去经验状态的一种研究方法。而案例研究，是以解释某一案例的方式来获取我们自身所需要的信息。例研究可以用到实证研究这一方法工具。
2、研究方法不同。实证性研究方法可以概括为通过对研究对象大量的观察、实验和调查，获取客观材料，从个别到一般，归纳出事物的本质属性和发展规律的一种研究方法。案例研究法是实地研究的一种。研究者选择一个或几个场景为对象，系统地收集数据和资料，进行深入地研究，用以探讨某一现象在实际生活环境下的状况。
3、起源不同。
案例研究乃由美国哈佛大学法学院创始。1870年，兰德尔出任哈佛大学法学院院长时，法律教育正面临巨大的压力。
其一是传统的教学法受到全面反对；其二是法律文献急剧增长，这种增长首先是因为法律本身具有发展性，其次是在承认判例为法律的渊源之一的美国表现尤为明显。
兰德尔认为，“法律条文的意义在几个世纪以来的案例中得以扩展。这种发展大体上可以通过一系列的案例来追寻。”由此揭开了案例法的序幕
实证研究的产生：作为一种研究范式，产生于培根的经验哲学和牛顿——伽利略的自然科学研究。法国哲学家孔多塞（1743-1794）、圣西门（1760-1825）、孔德（1798-1857）倡导将自然科学实证的精神贯彻于社会现象研究之中。
他们主张从经验入手，采用程序化、操作化和定量分析的手段，使社会现象的研究达到精细化和准确化的水平。孔德1830到1842年《实证哲学教程》六卷本的出版，揭开了实证主义运动的序幕，在西方哲学史上形成实证主义思潮。
参考资料来源：
百度百科_实证研究
百度百科_案例研究法
在当代中国的法学研究中，法律实证研究已占有一席之地。对于司法实务人员而言，法律实证研究已成为探讨问题、推动实践的有力武器。1、法律实证研究的常用方法一是案例分析。第一步是筛选、收集、阅读与问题相关案例，获得一些感性认识，然后分析这些案例的共同点和不同点，相关的类型，这些典型案例展现了法律实施中的哪些问题，为何这些问题会反复发生，如何发生。二是数据统计分析。对某一类案件情况进行数据统计，提炼信息和问题，对信息进行描述，梳理出各种信息特征之间的相关性，与通说、假说等相比较。小包公法律实证分析系统可以帮助法律人进行法律实证研究。
可以实证论文变量可以是直接的指标，论文的指标和模型一定是要根据高质量文献的指标和模型来调整确定的，原创的指标和模型不具有说服力。但要注意，参考文献并不是直接复制文献，一定要根据自己的研究话题调整变量数量、度量方式和模型类型等，也要学会改变数据区间（年份）、数据范围（区域）这些小技巧。
太简单。论文不建议写调节变量的是因为太简单，论文至关重要，该避开的是要避开。调节变量的一个主要作用是为有的理论划出限制条件和适用范围。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
1、广泛收集参考文献，决定计划的目的和范畴：•决定所要解释的现象是什么？•决定所要检验的假设或理论是什么？•决定所要预测的趋势是什么？•决定所要评估的政策是什么？2.建构实证计量模型；•除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型： 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系（causality）； 厘清各模型的异同及优缺点，思考改进文献中现存模型的可能； 最后决定实证计量模型雏形；•初步调查是否有相关的资料，若无则实证模型设计的再好也无用。3.收集相关资料；•对数据的精确性一定要严格查核，对错假漏数据要仔细修正；•使用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；•不论要用的是横断面数据或是时间数列，数据数目越多越好，追踪数据（PanelData）尤佳；•对资料数值作一些整理，表列各种基本统计量（样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等）、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。计量方法的执行：1.计量方法不应太简单（例如只做到最简单的OLS），但也不必过于复杂，应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法，则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度，而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值，以了解数据中所包含的真正信息。2.除了估计值以及对应的t检定外外，也可做一些F检定之对多个系数的假设检定。3.回归模型的设定，尤其是解释变量的取舍，可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了提高模型的配适，而盲目的做一些不合理的变量转换。4.选取解释变量时，应有如下的考虑：•解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确，也就是说，解释变量是原因在先，应变量是结果在后，有一定的先后顺序。尤其要注意，有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的，或是因果关系不很明确（也就是说，相对于应变量而言，这些变量是内生的），则在选取这些变量作为解释变量时，便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因；•要注意解释变量的同构型，不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量（包括相同变量的不同转换、或是几个变数间的各种交乘项）放进回归式内，造成严重的线性重合问题；•经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的，因此在做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用之替代变数的合理性详加说明。由于数据总有些缺失，常有人在束手无策之下，采用了很多匪夷所思的替代变数；•虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心；•要探讨解释变量不足、观察值有误差等数据缺失所可能造成的计量问题。
【摘要】哲学社会科学研究成果评价是哲学社会科学科研管理的重要环节。在其成果评价中经常使用的方法分为定性评价方法和定量评价方法。本文比较详尽地列举了上述研究方法的内容以及优缺点，力图为哲学社会科学研究成果评价提供一些参考。【关键词】 哲学社会科学 成果评价 评价方法一、引言哲学社会科学研究成果的评价是哲学社会科学科研管理的重要环节，是提高科研管理水平的重要手段。中共中央《关于进一步繁荣发展哲学社会科学的意见》的发布，标志着国家对哲学社会科学研究的高度重视。因此，对科研成果的评价也就显得越来越重要，相应的也对科研成果的评价提出了更高的要求。科研成果的评价方法大致可分为两类：一类是定性评价方法，一类是定量评价方法。二、定性评价方法哲学社会科学不同于自然科学的诸多特点使得哲学社会科学研究成果评价比较复杂和相对困难，就学科性质来说，最传统的定性评价方法比较适合哲学社会科学。1、专家评价方法。专家评价法是“一种由科学共同体来做出有关科学真理性评价的制度”。其实质就是针对某一个具体的学术领域，组织该学术领域学者与该学术领域相关的专家，按照一定的标准，对涉及该领域的研究成果进行评价的活动。（1）专家评价方法在哲学社会科学研究成果评价中的应用。在哲学社会科学研究成果评价中，专家评价方法具有其他方法不可替代的主体地位。中国国家社科基金项目实行同行专家评审制，设立评审专家库，按学科划分为学科评审组，届时抽取一定量的成员参加会议评审，对同行评议专家实施信誉制管理。（2）专家评价方法的优缺点。传统的专家评价方法有其独特的众多优点：首先，同一学术领域的专家比较了解自身学科的研究现状，能够客观地评价出成果的创新之处；其次，对于无相关文献可供参考的评价对象，可以充分发挥同领域专家的经验智慧开展评价工作，减少或避免了因资料缺乏而带来的局限性、片面性；最后，当评价指标难以量化时，专家评价就显示出了它独特的优越性。但不可否认专家评价法也存在着自身局限性：首先，马太效应不可避免，专家的名望在增加参与专家评议的机会的同时，也引发由机会不均匀带来的评审不公；其次，专家评价法存在着严重的主观性，当研究成果与个人因素相冲突时就会出现较严重的观念偏差，带来评价结果不客观性；最后，专家评价的最终结果有较大分歧时一般是采用学术民主的方式，原则上是少数服从多数，而这与具有创新性的科学活动的特点是不相符的。2、公众评价方法。公众评价方法是对专家评价方法的补充，其自身的重要性也不容忽视。（1）公众评价方法的内容。利用网络技术进行公众评价将是哲学社会科学研究果评价的一种必然趋势。可以借鉴自然科学研究成果评价的方法，由评审组织部门建立相关评价网站，对参评成果建立网上公众评价，或者设计科学的评价指标体系，以调查问卷的形式进行信息采集，然后将其收集到的资料进行归纳、整理，以作为定性分析的补充，同时用来弥补专家评价法的不足之处。（2）公众评价的必要性。学术研究成果大多以学术论文的形式表现出来，学术论文是否具有创新性、价值性，读者是最有发言权的。科研工作者的科研成果并不是为了评价而发表的，是为了得到社会的承认，从而实现其社会价值。在哲学社会科学研究成果评价体系中增加公众评价的内容，可以促进学者们在理论研究上下狠功夫，从而提升研究成果的理论价值和实践价值。三、定量评价方法定量评价方法的出现是为了避免定性评价法的主观性而产生的，其最大的优势就是具有客观性。1、引文分析法。引文分析法是利用各种数学和统计学的方法进行比较、概括、抽象、归纳等的逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和内在规律的一种信息计量的研究方法。目前引文分析法广泛运用于哲学社会科学研究成果的评价，以其客观性著称。（1）引文分析法的分析指标。一般来说，对科学期刊进行分析时常用的分析指标有五种：自引率、被自引率、影响因子、引证率与即时指标。在对专业和学科结构进行研究时，除用引证率外，还可用引文耦合和同被引等分析指标。（2）引文分析法的局限性。尽管引文分析法具有客观性强且易量化的优点，但也会受到一些因素的制约。第一，引文数量随机性导致平等“量”化困难。在实际的论文撰写时，作者所列出的引文在数量上是完全随机的，没有任何比例或限制。另外，引文数量会受其它客观因素的影响，例如外语水平、引文来源等等。第二，受时空的限制新发表的论文的被引率较低，刊物的发行范围也对被引率有较大影响。还有一些观点有明显错误的论文，被他人作为批评的对象而列入参考文献之中，这样的被引用也将影响引文分析数据的准确性。第三，参考文献不够规范，引文著录不规范会对引文分析产生不良的影响。尽管引文分析法具有一定的局限性，但它毕竟是客观而科学的国际通用的文献计量评价方法，其客观反馈性和定量分析弥补了人为定性评价的缺陷，成为众多评价研究成果的多种方法中极为重要的评价方法。2、文摘法。文摘法在某种程度上讲也是一种专家评价法，也被认为是“优选”。在理论上，文摘被认为可以作为“一种对论文的科学水平进行间接评价的手段”，文摘法在期刊评价中被广泛运用和认可，使得很多学术期刊不得不采取迎合文摘刊物的“文摘战略”。作为评价工具，文摘法的操作性很强，同时权威文摘刊物的评价效力也是为学术界所广泛认可的。（1）文摘法所采用的主要摘录方式。文摘标识是以哲学社会科学领域著名的、带有权威性的转录刊物、文摘或者题录刊物收录情况作为衡量哲学社会科学研究成果价值和质量的重要标识。一般摘录的方式有全文转载、全文摘载、内容摘要和文献题录四种。全文转载就是从众多哲学社会科学论文中挑选出一些质量高、学术价值大的重点论文，原文不作任何改动，集结成册出版发行，如中国人民大学的《复印报刊资料》和《中国跨世纪战略文献》等。全文摘载与全文转载性质差不多，在不改变原文的结构基础上，进行适当的压缩后出版发行，如《新华文摘》和《中国经济文库》等。内容摘要即是提炼出文章包含的一些新观点、新理论或者新方法，汇集出版发行。在我国，刊登这类专业性文摘的刊物较多，收入《新华文摘》“论点摘编”中的文献就属于这种。题录就是对论文的外部特征进行描述和揭示，然后汇集出版，如中国人民大学的《复印报刊资料》中所附的文献题录。（2）文摘法的局限性。文摘法是以通过专家推荐为基础的方法，因此难免会存在一些局限性，主要表现在以下一些方面：一是文摘评价具有瞬时性，推荐与否必须在短时间内决定，一旦形成，无法更改替换，更无法查缺补漏。在某种程度上可以说是一次性的评价，因此存在着很大的偶然性。二是有些潜在的新兴学科或者极其具有创造性的研究成果，在发表之初可能会乏人问津或知者甚少，进而失去被某些权威文摘期刊选中的机会。三是文摘对学术不端和学术腐败的抵抗力不强。由于文摘的摘编者是固定的机构和人员，而文摘对某些单位、期刊和个人又十分重要，因此就不可避免得会出现“关系文摘”和“人情文摘”。在这种情况下，文摘机构和个人若不能超脱利益和关系的桎梏，就难以做到按质摘发。3、指标计量评价法。近年来，哲学社会科学研究成果的评价方法的发展趋势是多指标、多层次综合评估。从管理学的历史角度看，多指标代表着评估方法一种新发展，使评估结果更符合现实况。常用的方法有以下几种。（1）层次分析法。层次分析法（AHP）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等一个个的层次，并在此基础之上进行定量和定性分析的决策方法。这种方法是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法，尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。在应用多准则多指标对科研成果进行综合评价时，层次分析法显示出比较明显的优越性。（2）模糊综合评判法。模糊综合评判法是利用模糊矩阵对科研成果进行专家评议，通过模糊矩阵复合运算，定量地描绘出科研成果优劣的方法。这种方法适用于评价指标以定性指标为主的评价系统，同时需要同行专家对每个评价指标的内涵有较高认同度。若评价系统是以定量指标居多时，用此方法就失去了其特有的优势。（3）灰色关联分析法。灰色关联分析方法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，力图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，因此，非常适合动态历程分析。而且这种方法对数据要求较低且计算量小，便于广泛应用。此分析方法目的在于揭示因素关系的强弱程度，其操作对象是因素的时间序列，最终的结果表现为以关联度对各比较序列排序，由各样本关联度排出优劣顺序。四、结束语对科研成果的评价有助于肯定科研人员的工作成果，激发科研人员的创新动力，是科研过程中不可或缺的重要环节。在科研成果评价的过程中，要注重哲学社会科学与自然科学学科的差异性，不能将自然科学领域内的评价办法生搬硬套到哲学社会科学中来，更要注重定性评价方法与定量评价方法相结合，各取所长，综合考量，这样才能获得公正客观的评价结果。【参考文献】[1] 黄顺基、刘大椿：科学的哲学反思[M]．北京：中国人民大学出版社，1987．[2] 全国哲学社会科学规划办公室：国家社会科学基金项目管理办法〔EB/OL〕．http：//，2002．[3] 张慧颖、张卫滨、张颖春：哲学社会科学学术成果评价方法的比较研究[J]．理论与现代化，2007（1）．[4] 刘建辉：社会科学学术成果评价方法探析[J]．湖南大学学报（社会科学版），2007（3）．[5] 邓毅：建立科学评价机制改进成果评奖办法[J]．华南师范大学学报（社会科学版），2004（10）．[6] 胡明玲、王建涛：引文分析的局限性及其改进[J]．图书馆，2000（6）．[7] 汪继南：人文社会科学成果评价的主要方法及其比较[J]．上饶师范学院学报，2006（4）．[8] 谢维营：高师学报的“文摘战略”及其学术定位[J]．上饶师范学院学报，2002（4）．
这东西自己弄吧 研究研究
定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。