实证研究和定量分析_介绍一个实例
论文写作中的实证研究方法与案例分析
论文写作中的实证研究方法与案例分析写作一篇优秀的论文既要有深入的理论分析，又需要有实证研究的支持。
实证研究方法是一种基于实际观察和数据收集的方法，它可以帮助研究者验证和支持他们的论点。
案例分析则是在理论分析基础上，通过具体案例的考察和分析，加深对某一问题的理解和解决方案的提取。
本文将着重探讨论文写作中的实证研究方法和案例分析，并且结合具体实例进行分析。
一、实证研究方法实证研究方法是一种通过收集和分析数据来验证或证伪研究假设的方法。
它注重对现象进行客观观察和量化分析，以提供科学的证据来支持研究的结论。
在论文的写作过程中，实证研究方法能够使研究者的观点更有说服力，并增加论文的可信度。
下面我们将介绍几种常见的实证研究方法。
1. 实验研究法实验研究法是通过对变量进行控制和操作，观察和测量其对结果的影响。
这种方法通常用于探索因果关系和验证假设。
研究者可以设计实验并收集数据，然后使用统计分析方法来验证假设。
实验研究法的一个重要特点是可以控制和排除其他可能干扰结果的因素，使结果更加可靠。
2. 调查研究法调查研究法是一种通过问卷调查、访谈或观察等方式收集数据的方法。
这种方法可用于收集大量的数据，获取被调查对象的真实反馈。
调查研究法的优势在于可以获取大规模的样本数据，但也需要注意样本的选择和调查的设计，以保证数据的准确性和可靠性。
3. 实证分析法实证分析法主要通过收集和分析现实世界中的数据，来验证研究假设或者研究问题。
这种方法可以使用各种数据源，比如统计数据、文献研究、问卷调查等。
实证分析法的优点在于可以通过已有的数据进行分析，减少时间和资源的消耗。
但需要注意数据的质量和可靠性。
二、案例分析案例分析是一种以具体案例为基础，通过深入考察和分析来解决问题或者探索原因和解决方案的方法。
它侧重于对案例的描述、分析和解释，可以提供丰富的细节和深度的理解。
在论文的写作中，案例分析可以帮助读者更好地理解研究对象和研究问题，从而提供具体的参考和启示。
大学毕业论文中的实证研究方法与定量分析
大学毕业论文中的实证研究方法与定量分析毕业论文是大学生在完成学业之前必须完成的一项重要任务。
在撰写这篇论文时，实证研究方法和定量分析是其中一个重要的部分。
通过科学的实证研究方法和精确的定量分析，我们可以为论文提供可靠的数据证据，并得出准确的结论。
本文将介绍实证研究方法和定量分析在大学毕业论文中的应用，并探讨其在研究过程中的重要性。
一、实证研究方法在毕业论文中的应用1.1 定义与特征实证研究方法是一种基于实证证据的科学研究方法，通过对真实数据的收集、分析和解释，验证或否定研究假设。
实证研究方法通常包括定量研究和定性研究两种类型，其中定量研究侧重于数值分析和统计推断。
1.2 数据收集与分析在实证研究的过程中，数据的收集是至关重要的一步。
通过问卷调查、实地观察、实验和文献综述等方法，研究者可以收集到丰富的数据。
在收集到数据之后，需要进行数据分析，通过采用统计软件，如SPSS、Excel等，对数据进行整理、加工和统计分析，进而得出客观而准确的研究结果。
1.3 结果验证与解释实证研究方法的一个重要特点是结果的验证性。
通过定量研究的数值分析，可以得出一些客观的结论，而这些结论具有一定的普适性和可靠性。
在解释结果时，研究者需要深入分析数据，提出合理的解释，并结合已有理论进行解读。
二、定量分析在毕业论文中的重要性2.1 定量分析的定义与特征定量分析是指利用统计学和数理方法对收集到的数据进行定量分析和解释的过程。
与定量研究方法密切相关，定量分析的主要目标是通过统计推断，得出研究假设的概括性结论。
2.2 数据整理与处理在进行定量分析之前，需要对收集到的数据进行整理和处理。
这包括数据的去重、填充缺失值、异常值检测和数据标准化等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
2.3 统计分析与结论推断通过统计软件进行数据分析是定量分析的关键环节。
常用的统计方法包括描述性统计、相关分析、回归分析、假设检验等。
通过这些统计方法，我们可以对数据进行深入分析，并推断出结论的可靠性与有效性。
论文写作中的实证数据和定量分析的比较
论文写作中的实证数据和定量分析的比较在论文写作中，研究者常常需要使用各种方法来支持自己的观点和结论。
其中，实证数据和定量分析是两种常见的研究手段。
本文将就这两种方法进行比较和探讨，以帮助读者更好地理解它们的特点和适用范围。
一、实证数据实证数据是指通过对已有的现象或现实情况进行测量、观察和实地调查所得到的数据。
实证数据通常是直接、客观、真实的，能够为研究者提供客观的依据和证据。
研究者可以通过实证数据来验证自己的假设，检验理论模型，并提出预测或推测。
在论文写作中，实证数据通常用于支持研究问题、验证假设、分析现象以及提供具体的统计结果。
例如，在社会科学领域的研究中，研究者可以通过实证数据来回答“为什么”和“如何”这些问题，以揭示出一定的规律和模式。
实证数据还可以用于建立模型和理论，为决策提供科学依据。
二、定量分析定量分析是指通过对定量数据进行统计和计算，以获得关于变量之间关系和差异的信息。
定量分析侧重于量化研究对象的属性和变化，通过使用统计学和数学方法来分析和解释数据。
定量分析可以帮助研究者发现和验证研究对象之间的关系，并运用这些结果进行实证研究。
在论文写作中，定量分析常常用于确定变量之间的相关性、解释差异和预测趋势。
通过定量分析，研究者可以使用数字和统计结果来支持自己的研究假设，并提供相应的解释和推论。
定量分析的结果可以用表格、图表和统计指标等方式呈现，让读者更直观地了解研究对象的特征和规律。
三、实证数据与定量分析的比较实证数据和定量分析作为研究手段在论文写作中都具有重要的地位，它们有着一些共同点，也存在一些区别。
1. 共同点实证数据和定量分析都追求客观、真实和可重复的研究结果。
它们都通过收集和处理数据来验证研究假设，并为研究者提供科学依据。
它们都需要科学的方法和技巧来进行数据分析和解释。
2. 区别实证数据重点在于数据的来源和可靠性，强调通过实地观察和调查获取真实的数据，以达到描述、解释和预测的目的。
毕业论文中的实证研究与定量研究方法比较
毕业论文中的实证研究与定量研究方法比较毕业论文是大学生毕业前必须完成的重要学术任务，对于专业知识的深入研究和实践能力的提升至关重要。
在毕业论文中，实证研究和定量研究方法是两种常用的研究方法。
本文将比较这两种方法的优势、劣势以及应用场景，以帮助读者在撰写毕业论文时做出合理的选择。
一、实证研究方法实证研究方法是一种基于数据和事实的研究方法，强调通过观察、实验和数据收集来验证或争论已有的理论假设。
实证研究方法通常采用质性研究和定性研究。
1.1 质性研究质性研究是实证研究方法的一种形式，主要通过对文本、观察或访谈等非量化数据的分析来获得研究结论。
质性研究侧重于对问题的深入理解和描述，能够揭示问题背后的复杂性和多样性，并产生丰富的理论洞见。
1.2 定性研究定性研究也是实证研究方法的一种形式，通过对数量不高的样本进行深入的分析，以获取有关特定现象的理论理解。
与质性研究类似，定性研究注重对问题的描述和解释，但定性研究通常使用更具体和具体的数据。
二、定量研究方法定量研究方法是通过收集和分析数量化的数据来回答研究问题。
定量研究方法注重统计学方法和数据分析，以获得数值化的结果。
定量研究方法的常见形式包括实验研究和调查研究。
2.1 实验研究实验研究是定量研究方法的一种形式，通过对研究对象进行控制和干预，以获取因果关系的结论。
实验研究通常在实验室或实地环境中进行，采用自变量和因变量的控制和检测。
2.2 调查研究调查研究是定量研究方法的另一种形式，通过收集大量数据并进行统计分析来描述和解释问题。
调查研究通常采用问卷调查或面对面访谈等方式，以获取代表性的数据。
调查研究具有广泛适用性和可重复性，但在数据收集和样本选择上存在一定的局限性。
三、比较分析实证研究方法和定量研究方法在研究目的、数据收集和分析方法上存在一些显著差异。
实证研究方法注重获取深入的理论理解，适用于复杂和多样化的问题。
而定量研究方法则着重于数值化结果和统计分析，在验证和验证已有理论假设方面表现出色。
毕业论文的实证研究和定量研究的比较分析
毕业论文的实证研究和定量研究的比较分析毕业论文是大学生在毕业阶段所完成的学术研究报告，它对学生的能力和专业知识进行全面的考核。
在撰写论文时，学生常常会面临一个重要的选择：是采用实证研究方法还是定量研究方法？本文将对这两种研究方式进行比较分析，以帮助学生选择合适的研究方法，从而更好地完成毕业论文。
一、实证研究实证研究是一种基于实证数据和经验观察的研究方法。
它的关注点在于事实和现象的描述、解释和分析，通过对实际数据的收集和处理来验证研究假设。
实证研究广泛应用于社会科学领域，如经济学、社会学、教育学等。
实证研究的优点在于：1. 可靠性和客观性：实证研究可以提供可靠、客观的数据，通过对实际情况进行观察和记录，以科学和严密的方法验证研究假设。
2. 泛用性：实证研究方法可以适用于各个学科领域，尤其适合于需要定量数据支持的问题研究，可以提供广泛的应用价值。
然而，实证研究也存在一些限制：1. 时间和资源成本高：实证研究需要大量的时间和资源来收集和处理数据，特别是对于需要进行实地调查和实验的研究项目。
2. 局限性：实证研究更依赖于可观察的事实和现象，难以涉及主观性和复杂性较高的问题。
在某些人文学科领域，如文学、哲学等，实证研究方法的适用性相对较低。
二、定性研究定性研究是一种基于描述和解释的研究方法，其研究对象包括人的思想、观念、态度等主观因素。
定性研究常采用非结构化或半结构化的访谈和观察方法，通过对细节和深度的分析，对研究问题进行深入的理解和解释。
定性研究的优点在于：1. 深度和丰富性：定性研究可以提供对研究对象的深入理解和全面分析，通过详细的访谈和观察，可以获得丰富的主观数据。
2. 灵活性：定性研究方法相对灵活，研究者可以根据实际情况和需要进行调整和改进，更好地适应问题研究的需求。
然而，定性研究也存在一些限制：1. 主观性：定性研究的数据和结果更依赖于研究者的主观判断和解释，容易受到研究者个人倾向和主观因素的影响。
实证研究,案例研究
实证研究,案例研究篇一：实证研究方法实例-2实例分析：美国的交通安全为了研究交通安全，美国交通部收集了每1000个驾驶员中发生死亡事故的车祸次数和有驾驶执照的司机中21岁以下者所占比例的数据，样本由42个城市组成，在一年间收集的数据如下：管理报告：1. 对这些数据做出数值的和图型的描述。
2. 利用回归分析研究发生死亡事故的车祸次数和司机中21岁以下者所占比例之间的关系，并对你的结论进行讨论。
3. 从你的分析中，你能得出什么结论或提出什么建议？管理报告（全部数据均运用SPSS计算）1、对这些数据做出数值的和图型的描述在42个调查的样本数据中，21岁以下者所占比例最小(Minimum)的是8%，最大(Maximum)的是18%，极差为10%，平均(Mean)所占比例是12.26%，方差(Variance)是9.808%，标准差(Std. Deviation)是3.1317%，说明在42个城市中21岁以下执照司机所占比例差距不是很大，且比较集中，没有异常值出现（根据经验法则：Xi??3S），偏度系数为0.210≥0，说明样本数据是右偏态分布。
每千个驾驶执照中发生车祸次数最少(Minimum)的是0.039，最多(Maximum)的是4.10，极差为 4.06，平均次数(Mean)是1.9244，方差(Variance)是1.146，标准差(Std. Deviation)是1.0706，说明在42个城市中有驾驶执照的司机发生死亡交通车祸率都在5‰以内，城市之间的差距不是很大，且比较集中，没有异常值出现（根据经验法则：Xi??3S），偏度系数为0.192≥0，说明样本数据是右偏态分布。
通过相关分析，样本的皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 是0≤0.839≤1，说明交通死亡事故发生次数和21岁以下者所占比例之间存在正线性相关，且相关性比较强，有执照的司机中21岁以下者所占比例和交通死亡事故发生次数同步变化。
论文中的实证研究和定量分析
论文中的实证研究和定量分析实证研究和定量分析在论文中的应用在学术界和研究领域中，实证研究和定量分析是两个非常重要的研究方法。
本文将探讨实证研究和定量分析在论文中的应用以及其重要性。
一、实证研究的概念和特点实证研究是指通过收集和分析具体的数据来验证和检验研究假设或问题的方法。
实证研究着重于观察和测量，强调客观现象的验证和实证，以便提供科学依据。
实证研究通过对数据进行统计分析，以验证或否定研究假设或问题，为论文提供可靠的证据。
二、定量分析的概念和方法定量分析是一种基于数学和统计学原理的分析方法，用于测量和量化变量之间的关系。
定量分析将数据进行量化并进行统计处理，通过数学模型和假设检验来推断变量之间的关系。
定量分析适用于研究问题、实证检验和预测分析，在论文中起到了至关重要的作用。
三、实证研究和定量分析在论文中的应用1. 研究设计和方法实证研究和定量分析在论文中的应用首先体现在研究设计和研究方法上。
研究者可以根据研究问题的性质选择适当的实证研究方法和定量分析技术，如问卷调查、实证分析、统计回归等。
2. 数据收集和处理实证研究和定量分析需要收集相关的数据进行分析。
研究者可以通过问卷调查、访谈、观察等方式收集数据，并对数据进行整理和处理。
常见的数据处理方法包括数据清洗、数据编码和数据转换等，以确保数据的质量和可靠性。
3. 统计分析和结果解释定量分析依赖于统计方法来解释数据和研究结果。
研究者可以使用描述性统计、相关分析、回归分析等方法，来揭示数据之间的关系和进行结果解释。
通过统计分析，研究者能够得出客观的结论，并对结果进行解释和讨论。
4. 结果验证和推论实证研究和定量分析的最终目标是验证研究假设，并进行结果的推论。
通过对数据的统计分析和结论推断，研究者能够得出对研究问题的回答，并对研究结果的意义和实际应用进行推论和分析。
四、实证研究和定量分析的重要性实证研究和定量分析在论文中的应用具有重要的意义和价值。
首先，实证研究和定量分析能够提供可靠的证据和数据支持，为论文的结论和观点提供科学依据。
实证研究方法与定量研究技巧
运用统计分析方法对收集到的数据进行处理和分析，揭示 变量之间的关系，检验研究假设，为实证研究提供科学依 据。
实证研究方法与定量研究技巧的互动关系
相互促进
实证研究方法为定量研究技巧提供了应用场景和实际需求，推动定量研究技巧的不断发展和完善；同时，定量研 究技巧也为实证研究方法提供了有力的技术支持和方法论指导，提高了实证研究的科学性和准确性。
选择合适的观察记录方法，如事件取样法、时间取样法等，确保观察记录的准确 性和客观性。
统计分析方法
运用适当的统计分析方法，对观察记录的数据进行描述性统计和推论性统计分析 。
文献计量与内容分析
文献计量方法
运用文献计量学方法，对研究领域内 的文献进行数量和质量的分析，揭示 研究现状和发展趋势。
内容分析方法
定量研究技巧的发展前景与趋势
大数据与人工智能技术的融合
随着大数据和人工智能技术的不断发展，定量研究将更加注重对海量数据的处理和分析。机器学习、深度学习等先进 算法将在数据降维、特征提取、模型优化等方面发挥越来越重要的作用。
跨学科交叉融合
定量研究将越来越多地借鉴其他学科的理论和方法，如心理学、社会学、经济学等。跨学科交叉融合将为定量研究提 供更广阔的视野和更丰富的研究工具。
对文献内容进行深入挖掘和分析，提 取关键信息，揭示文献主题和研究热 点。
CHAPTER 06
实证研究方法与定量研究技 巧的挑战与前景
实证研究方法面临的挑战与对策
01
数据获取难度增加
随着数据量的爆炸式增长，获取高质量、具有代表性的数 据变得越来越困难。对此，研究者可以采用更先进的数据 采集技术和方法，如网络爬虫、API接口调用等。
指导实践应用
实证研究方法所得结论具有可推广性和可应用性 ，能够为实践领域提供科学依据和指导。
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以数学模型进行实证研究有 多种类型, 较常见的有两类: 方 案检验和政策检验。本文介绍的 实例属政策检验。而方案检验则 是为了回答 / 如果出现这种情况 或采用这个方案, 那么结果会是 什 么?0 这 样 的 问 题, 简 称 / What , , if ,,0 模 型。例如 在交通 规划中 应用的 EMM E/ 2 模型是为了预测交通量的发生和 分布。近年来, 在用地规划中更 多是使用以 GIS 为 平台的数学 模型, 最后成果表现为不同的用 地方案, 在用地形态和土地开发 程序上去应答 / 如果出现某种情 况, 则规划上可作某种调整0 这 样很有实际意义的问题。当前美 国 规 划 界 使 用 的 / CU RBA0 , / LUCAS0 及 / SAMOIM0 等模 型, 基本属于这个类型。在作政 策检验时, 统计模型、投入) 产 出模型、成本) 利润分析则是常 用的方法。
海外快递
张庭伟 主持
LETT ERS FRO M A BROAD
= 文章编号> 1002- 1329 ( 2001) 09- 0057- 06
实证研究和定量分析: 介绍一个实例
=摘要> 以大芝加哥地区城市蔓 延研究 为例, 介绍了 用定 量分 析, 数学模型来证实规划政策影 响的工作方式, 这也是发达国家 进行城市规划研究的主流。 = 关键词> 城市规划; 定量分析; 数学模型; 芝加哥 = 中图分类号> TU 981 = 文献标识码> B
曾预测美国大城市人口会增长,
研
但 1970 年代看到的定量
定 量
方法有怀疑的学者认为, 企图以
分
精确的数学计量来预测本身就非
析 \
精确, 因而难以预测人类的行为
介
( 城市经济活动、建设活动及政
绍
一
治活动) 。但支持这个方法的规
个 实
划师则 认为, 问题出 在三 个方
3 实例介绍: 大芝加哥地区城 市蔓延研究 31 1 简介
过去 30 年中, 美国城市化 空间发生了巨大的变化。大城市 自身停滞以至衰落, 而郊区化进 展迅速。至 1990 年代初, 全美 主要城市都出现城市向外蔓延、 进入远郊的现象。郊区的农田、 森林被 蚕食, 白人 中产阶 级外 迁, 而中心城成为低收入者、有 色人种的集中地。从 1970 年至 1990 年, 大 芝加哥地 区的人口 增长仅 4% , 但城市化地区却增 加了 40% 。城市蔓延 带来经济 上、社会上的问题, 引起美国朝 野关注。一些研究人员认为正是 中央政 府的 城市政 策有 失误 , 才导致了城市过度郊区化。主要 问题有三方面: ( 1) 发展高速公 路的交通政策使通向远郊的交通 便捷, 鼓励人们迁到远郊。 ( 2) 在住房政策中, 房屋贷款利息可 以抵冲所得税的政策鼓励借更多 贷款, 买更大更贵的房屋, 而这 些房屋大多在郊区, 所以买房的 中产阶级都迁到郊外, 以贷款买 房来减少交税。( 3) 中央政府给地
城市规划 CITY PLANNING REVIEW Vol125 No19 Sep12001
方政府的拨款中, 以帮助郊区城市政府从事基础建
设为多, 而帮助中心城市为少。
1998 年, 伊利诺大学 ( UIC) 城规学院接受美 国政府智囊机构布鲁金斯学会 ( T he Bro okings Inst-i
例
面。第一, 缺乏优秀的理论, 无
法把现实中无数多个复杂的因子
简化, 所以无法建立一个能涵盖
种种因素, 又不会庞大到无法处
理的模型。第二, 缺乏足够的数
据。虽然发现了某些因子的重要
性, 但无法找到具体数据。没有
数据, 也就无所谓定量分析。第
三, 缺乏有效的计算技术。计算
机仍在起步阶段, 价格昂贵, 但
容量有限且速度缓慢, 无法进行 大型数据处理。而城市问题却必
然涉及大型数据处理。在失望之
下, 整个 1980 年代是数学模型
应用停滞的时期。与此同时, 定
性分析的技术却日臻完善。其原
因, 首先是微电子技术有了巨大
的进步。电子计算机取代了电子
管计算机, 个人电脑 ( PC) 出
现, 其价格降到一般研究单位可
一门学科的科学性表现在许 多方面, 包括成熟的理论可以指 导实践 ( 包括研究和应用) , 完 善的方法可以验证理论假设, 以 及最终在实践中对理论和方法的
张庭伟
实证。为提高城市规划的科学性 而作出的努力, 早在学科创建期 就已开 始。首 先是规 划理 论问 题。由于城市规划是一门应用学 科, 重在实际应用, 因而被一些 理论性较强的学科视作 / 缺乏专 业理论0 。时至今日, 城市规划 还是被 一些著 名社会学 家认为 / 理论贫乏0 ( John lo gan 在 2001 年 3 月在 U IC 的讲学) 。其次是 方法问题。大量的定性方法在规 划中的应用, 使苛刻的批评者认 为规划更 多是一种描 绘性 ( descr ipt ive) 的 学科, 而 不是分析 性 ( analytical) 的学科。而描绘 性的学科被认为不是完全合格的 科学, 起 码不 是真正 成熟 的科 学。因为真正的科学必须有过硬 的定量分析方法作基础。其实, 一些 今日看 来 / 历史 悠久0 的 / 正宗科学0 如社会学, 也曾有 过一个发展过程。在 1920 年代 的芝加哥学派之前, 社会学所作 的更多 是 / 社会 调查0 , 纪 录、 描绘社会现象, 而不是进行 / 社 会研究0 , 去分析、探索社会现 象后面 的深层原 因。1960 年代 后兴起的计量革命, 使一切学科 都转向定量分析。曾任哈佛和麻 省理工学院联合城市研究中心主 任的罗德温 ( L. Rodw in, 1999 年去世) 在其最后一本著作 5作 为一门职 业的城市 规划6 一书 中, 对 1950 年至 2000 年西方五 门人文学科: 经济学、政治学、 哲学、文学和城市规划学的演变 作 了 回 顾 ( Ro dw in, Sanyal, 2000) 。他认为学科演变中最大 的共同之处是定量分析方法的应 用。五门学科中, 经济学获得的 评价最高, 因为定量分析方法在
impacted by the planning po licies
be v erified by the quantity analyses and mathematics model, w hich is
the main tr end of the study on the
urban planning conducted in the
dev eloped countries.
KEYWORDS: urban planning;
quantity analyses; model; Chicago
mathematic
1 城市规划的科学性 中国 城市 高速发 展的 新形
势, 以及政府和社会各界对城市 规划工作的更高要求, 使规划师 迫切希望提高规划工作的科学性 和可信度, 以期用更高质量的规 划成果 来维护 城市规划 的严肃 性、权威性, 向政府和社会证明 城市规划作为一门学科及一项专 业存在的价值及其重要性。
升, 虽然不少人对数学模型的准
确性仍持怀疑态度, 但对定量分
析可能为规划的科学性带来的积
极作 用, 都 有很 高 的期 望。然
而, 1970 年代 却是令 定量分析
和数学模型支持者失望的年代。
张
由定量分析和数学模型得出的结
庭 伟
论, 在预测城市实际发展状况时
十分不准 确。例如, 1960 年代
实 证
以承受的程度 ( 虽然个人购买仍 很稀少) 。在计算机软件上, 如
SAS 这样比较复杂, 功能强大的
58 2001 年 第 25 卷 第 9 期
软件开始开发 ( 虽然只能用在工 作站 上而不能用在 PC 上) , 使 统计模型开始成为 / 标准的0 定 量分析的工具。
随着进入 1990 年, 计算机 也进入了各行 各业, IT 革命开 始了。定量分析成了规划研究不 可或缺的部分, 由此迎来了对数 学模型热情的第二次高潮。产生 这种 新热 情的 原 因, 包 括: 第 一, 计算机技术的飞速进步, 实 用、便于操作而功能强大的软件 日新月异, 而硬件设备却越来越 快速而廉价。SAS 和 GIS 都可以 在 PC 机的平 台上操作。第二, 数据的 可获 得性提 高了。在美 国, 向公众提供中央和地方政府 的大量数据是由国家 / 公共信息 法0 所规定的。凡使用纳税人交 的税款而收集的数据, 除国家机 密外, 一般都应免费公布。研究 者可在因特网上获得如人口统计 等各种数据, 大大便利了定量分 析工作。最后, 大众, 包括广大 规划人员的教育程度提高了, 对 用定量方法、数学模型解释、预 测城市发展问题的兴趣上升, 理 解加深 了。也 许最重 要的 一点 是, 规划师对数学模型的期望更 加合理了。数学模型不再被过高 地期望能完全正确地预测城市发 展的一切问题, 而主要是为了理 解城市发展的各种因素及其作用 的机制) ) ) 什么因素会产生什么 影响 ( 正面? 负面?) 而不是真 正去精确 计量 / 影响到 何种程 度0 ? 建立模型, 是为了使城市 发展的决策更有迹可循, 更加透 明, 更有逻辑性, 以求摆脱盲目 决策或 / 黑箱作业0 的状况。例 如, 本文介绍的实例, 就是为了 验证 / 政府建设高速公路对城市 蔓延有无影响0 这一命题。通过 实证分析, 这个政策是否要继续 推行就 可有 较可靠 的依 据。同 时, 建立模型也是为了促进规划 师和政府及公众的沟通交流。以 数字来说明问题, 以数学分析或 地图来解释规划意图, 往往比一 般文字或口头说明更具说服力, 其结论在决策者和公众看来, 也 更具科学性。
2 定量分析和数学模型 在规划中应用定量分析、建
立数学模型, 已有数十年历史。 早在 1950 年代, 以统计学上的 回归模型、方差分析等用在规划 预测中, 是 为先例。在 1960 年