资料分析的方法
分析资料的方法
分析资料的方法在日常工作和生活中，我们经常需要进行资料的分析，以获取有用的信息和结论。
而如何进行有效的资料分析，是一个需要掌握的重要技能。
下面，我们将介绍几种常用的分析资料的方法，希望能对大家有所帮助。
首先，我们可以采用定性分析的方法。
定性分析是指通过对资料中的描述、表述、解释等进行分析，以获取对事物本质、特征和规律的认识。
在进行定性分析时，我们可以从资料中提取关键词或关键信息，然后进行分类、归纳和总结，以揭示事物的内在含义和特点。
定性分析的优点在于能够深入理解事物的本质和特征，但缺点是分析结果受主观因素影响较大，需要慎重对待。
其次，我们可以采用定量分析的方法。
定量分析是指通过对资料中的数字、数据、统计等进行分析，以获取客观的数量关系和规律性。
在进行定量分析时，我们可以利用统计学方法，如平均数、标准差、相关系数等，对数据进行处理和分析，以获取客观的结论和结论。
定量分析的优点在于能够客观地反映事物的数量关系和规律性，但缺点是忽略了事物的内在含义和特点，需要结合定性分析进行综合分析。
此外，我们还可以采用比较分析的方法。
比较分析是指通过对不同资料之间的相似性和差异性进行分析，以获取对事物的全面认识和评价。
在进行比较分析时，我们可以将不同资料进行对比，找出它们的共同点和不同点，从而揭示事物的特点和规律。
比较分析的优点在于能够全面地认识和评价事物，但缺点是需要大量的资料和时间，且容易受到主观因素的影响。
最后，我们可以采用逻辑分析的方法。
逻辑分析是指通过对资料中的逻辑关系和推理过程进行分析，以获取对事物的合理性和科学性的认识。
在进行逻辑分析时，我们可以利用逻辑学方法，如演绎法、归纳法、假设法等，对资料进行推理和分析，以获取合理的结论和结论。
逻辑分析的优点在于能够客观地揭示事物的合理性和科学性，但缺点是需要严密的逻辑思维和推理能力，且容易受到主观因素的影响。
综上所述，分析资料的方法有多种多样，每种方法都有其独特的优点和局限性。
资料分析的统计方法与技巧
资料分析的统计方法与技巧在社会科学研究领域中，资料收集和分析是非常重要的一环。
通过对已有数据的统计方法和技巧的运用，可以帮助我们更深入地了解现象背后的规律和趋势。
本文将介绍几种常用的资料分析统计方法与技巧，并探讨其适用范围和操作步骤。
一、描述统计法描述统计法是分析研究对象特征和现象分布的一种方法。
它通过收集、整理、计算和归纳数据的方式，对数据进行概括性的叙述和描述。
常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
在资料分析中，借助描述统计法可以帮助我们了解数据的总体特征，并从整体上观察其分布情况。
二、推断统计法推断统计法是利用样本数据对总体数据进行推断和判断的方法。
它通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征和参数，并进行推理和推断。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析、回归分析等。
推断统计法在资料分析中的应用非常广泛，例如通过样本调查来推断全国范围内某一现象的普遍情况。
三、相关分析法相关分析法是用来衡量两个或多个变量之间关联关系的方法。
通过计算相关系数，可以分析变量之间的相关程度和相关方向。
常用的相关分析法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
相关分析在社会科学研究中具有广泛的应用，可以帮助我们探究变量之间是否存在关联并了解其关联程度。
四、多元统计方法多元统计方法是分析多个变量之间关系的一种方法。
与相关分析法不同，多元统计方法可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，通过建立数学模型进行分析和预测。
常见的多元统计方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。
多元统计方法在市场调查、人口统计学、教育研究等领域中有广泛应用。
五、时间序列分析时间序列分析是对一组按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。
它通过统计模型和方法，分析数据的趋势、周期、季节性等规律，并进行预测和判断。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法、ARMA模型等。
资料分析方法
资料分析方法资料分析方法是指对所收集的资料进行系统性的整理、加工、分析和解释的一种科学方法。
在科研、调查、统计等领域中，资料分析方法的运用至关重要，它能够帮助研究者从大量的数据中提取有用信息，揭示事物的内在规律，为决策提供科学依据。
下面将介绍几种常见的资料分析方法。
首先，定性分析是一种常用的资料分析方法。
定性分析是指对所收集的资料进行描述、分类和解释的过程。
在定性分析中，研究者主要依靠文字、图片、录音等非数字化的资料进行分析，通过对资料的整理和分类，挖掘出其中的内在联系和规律。
定性分析方法适用于对复杂现象和个案进行深入研究，能够帮助研究者深入了解事物的本质和特征。
其次，定量分析是另一种常见的资料分析方法。
定量分析是指对所收集的资料进行量化、统计和分析的过程。
在定量分析中，研究者主要依靠数字化的数据进行分析，通过统计方法和数学模型，揭示数据之间的关系和规律。
定量分析方法适用于对大规模数据进行分析和比较，能够帮助研究者进行客观、系统的研究。
此外，比较分析是一种常用的资料分析方法。
比较分析是指对所收集的资料进行对比和对照的过程。
在比较分析中，研究者主要通过对不同对象、不同时间、不同地域的数据进行比较，找出它们之间的异同点，并从中得出结论。
比较分析方法适用于研究不同群体、不同地区、不同历史时期的数据，能够帮助研究者发现规律和趋势。
最后，综合分析是一种综合运用定性分析、定量分析和比较分析的资料分析方法。
综合分析能够充分利用各种分析方法的优势，对资料进行多方位、多角度的分析，从而得出更加全面和准确的结论。
综合分析方法适用于复杂的研究对象和问题，能够帮助研究者深入挖掘数据的内在含义，为研究提供更有力的支持。
总之，资料分析方法是科研、调查、统计等领域中不可或缺的重要方法，不同的分析方法各有其特点和适用范围，研究者应根据具体问题和研究目的选择合适的分析方法进行分析。
希望本文介绍的资料分析方法能够为读者提供一些参考，帮助他们更好地运用资料分析方法进行研究和工作。
定性资料 分析方法
定性资料分析方法
定性资料分析是一种研究方法，用于处理非数值或主观性数据。
它主要用于理解人的行为、态度和观点等主观因素。
以下是常用的一些定性资料分析方法：
1. 文本分析：对文本资料进行分析，研究文本中的主题、模式、关系和意义等。
常用的方法包括内容分析、文本挖掘和语义分析等。
2. 主题分析：通过对定性数据进行归类和编码，找出出现最频繁的主题和模式。
这种方法常用于识别和解释定性数据中的潜在主题和趋势。
3. 需求分析：通过访谈、焦点小组和问卷调查等方式，收集关于用户需求和偏好的定性数据，然后通过整理和分析数据，提取出关键需求和问题。
4. 质性数据分析：这种方法主要通过对访谈、观察和问卷调查等方式收集的非结构化数据进行分析。
研究者通常会对数据进行编码和分类，然后进行主题分析和模式识别。
5. 文本解析：这种方法主要用于对书面和口述文本进行分析，通过对文本中的关键词、短语和句子的定性分析，以揭示文本的意义和含义。
这些方法可以用于不同领域的定性数据分析，包括社会学、心理学、市场研究和人文学科等。
定性资料分析方法通常需要研究者具备一定的主观判断能力和数据解释能力。
资料分析的方法范文
资料分析的方法范文
1.数据收集
数据分析的第一步是收集有效的数据。
可以从外部数据源收集，例如
公共数据库，现有文件，互联网或现有财务报表等；也可以从内部数据源
收集，如操作日志，交易数据，人员信息，业务流程，客户调查问卷等。
数据收集是一般分析过程中最重要的步骤，在此步骤中应确保数据准确，
可靠，及时性以及足够的量级。
2.数据整理
数据整理是将收集的数据按照一定的标准化格式进行排列，以便于进
行更加有效和准确的分析。
数据整理的目的是将信息从混乱的状态转换为
有组织的，可用于分析的格式。
数据整理过程中，应当明晰表格头，为数
据添加元数据，剔除无效数据，整理成规范化的字段和格式，以及将原始
数据划分为多个表格等。
3.数据预处理
数据预处理就是在数据收集及整理阶段，处理原始数据，弥补其缺失。
包括处理空值，异常值，转换不一致的格式，变量转换等，以便以后进行
数据分析。
4.数据挖掘
数据挖掘是将原始数据经过整理预处理后，采用统计分析，绘图，聚类，决策，回归等算法，从中发现有价值的信息，洞察数据趋势，提出有
效的结论和策略。
研究资料整理分析的方法
研究资料整理分析的方法
1、搜集资料
在进行研究的时候，最重要的一步就是搜集资料。
搜集的资料对研究的成功关系至关重要，因此我们应当从多方面搜集有价值的资料。
可以采用网络搜集，比如从网上可以搜集到大量的文献性质的信息，包括过去的研究论文、专家学者的文章、专业书籍等，这些文献性信息往往都有较高的研究价值。
此外，可以采取实地调研的方式，比如调查、采访，也可以获得有价值的信息。
2、资料整理
获取足够的有价值的资料之后，就需要整理这些资料，这样可以更好地获取有价值的信息，同时也可以减少重复和无效的信息。
首先，可以将所有的资料根据主题等因素进行归类整理，这样可以方便进行更加系统的查找，避免耗费太多的时间去查找信息。
其次，可以将收集到的资料进行深入的分析，将各种类型的资料整合在一起，如文字、图片、视频等，以便更好地获取有价值的信息。
3、资料分析
对收集到的资料进行整理之后，就可以开始分析这些资料，以便更好地了解资料所包含的信息。
有时候，我们可以使用一些统计分析方法，如回归分析、分类分析等，以便更好地理解资料。
资料分析方法
资料分析方法资料分析是研究者在进行科学研究时必不可少的一个环节，它是通过对已有的数据和信息进行收集、整理、加工和分析，从而得出结论和提出建议的过程。
在不同的学科领域和研究对象中，资料分析方法也会有所不同，下面将介绍几种常见的资料分析方法。
首先，定性分析是一种常见的资料分析方法，它主要是通过对文字、图片、声音等非数值型数据进行分析，从中提炼出主题、模式、趋势等信息。
定性分析的方法有内容分析、文本分析、质性研究等，它适用于人文社会科学领域的研究，如社会学、心理学、教育学等。
其次，定量分析是另一种常见的资料分析方法，它主要是通过对数值型数据进行统计和分析，从中得出结论和规律。
定量分析的方法有统计分析、回归分析、因子分析等，它适用于自然科学领域的研究，如物理学、化学、生物学等。
除了定性分析和定量分析，混合分析也是一种常见的资料分析方法，它将定性分析和定量分析相结合，以达到更全面、深入的研究目的。
混合分析的方法有案例研究、跨学科研究、多方法研究等，它适用于复杂的研究对象和问题，如跨学科综合研究、实证研究等。
在进行资料分析时，研究者需要根据研究对象和问题的特点选择合适的分析方法，并严格按照科学的研究方法进行操作。
同时，研究者还需要注意数据的质量和可靠性，避免因数据错误或缺失导致分析结果的偏差。
此外，研究者还应该注重对分析结果的解释和讨论，以确保研究结论的科学性和可信度。
总之，资料分析是科学研究中不可或缺的一个环节，它通过对数据和信息的收集、整理、加工和分析，为研究者提供了丰富的研究素材和信息，为科学研究的进行和结论的得出提供了重要支持。
因此，研究者需要熟练掌握各种资料分析方法，并在实际研究中灵活运用，以期取得更加准确、可靠的研究成果。
资料的整理与分析方法
资料的整理与分析方法资料的整理与分析是指将杂乱的信息进行系统化的整合和深入的分析，以便更好地理解、利用和应用这些信息。
在各类研究、调查、统计等工作中，资料的整理与分析是必不可少的环节。
下面将介绍几种常见的资料整理与分析方法。
一、文件整理法文件整理法主要适用于大量的文本资料整理。
首先，要对收集到的文本资料进行逐一浏览，将其中的关键信息摘录出来并分类，形成一个整体的文件目录结构；然后，进一步对摘录出来的信息进行归纳、概括和总结，以形成完整的分析报告。
二、图表整理法图表整理法主要适用于大量的数字资料整理。
首先，要对收集到的数字资料进行整理和汇总，可以采用表格、图表等形式进行展示；然后，可以通过比较、排列、计算等方式对数据进行分析，找出数据之间的规律和趋势，并进一步对其进行解释和解读。
三、统计分析法统计分析法主要适用于大量的数字资料分析。
首先，要对收集到的数据进行统计，包括计数、计量、计算等操作，以获取数据的基本特征；然后，可以通过描述统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行进一步的分析，以获取更深入的认识和理解。
四、内容分析法内容分析法主要适用于大量的文本资料分析。
通过对文本的关键词、主题、情感等进行提取和分析，可以揭示出文本的内在含义和特征。
内容分析法通常可以分为定性内容分析和定量内容分析两种方法，前者主要侧重于理解和解释，后者主要侧重于测量和比较。
五、主成分分析法主成分分析法主要用于多变量数据的降维和简化。
通过对多个变量进行综合分析，找出其中的主要因素和结构，以便更好地进行数据压缩、模型建立和预测分析。
主成分分析法可以帮助我们理清复杂数据之间的关系，并提取出最具代表性的因子和维度。
六、SWOT分析法SWOT分析法主要用于组织、企业或个人的战略规划和决策分析。
通过分析组织、企业或个人的优势、劣势、机会和威胁，可以帮助制定相应的发展战略和应对措施。
SWOT分析法的核心是明确内外部环境中的关键因素，并对其进行综合和评估。
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.在每一个环节都需要理论的指导.其中,在检验研究假设结束之后,需要与现有的文献对话,再次发现新问题,开始新一轮的研究过程.在这个环节之中,资料分析作为重要一环,对于社会科学的研究极其重要.教育研究包含多样化的研究方法与分类 .普通情况下 ,按照认识论基础,研究方法可以分为定量研究、定性研究和混合研究.也有部份学者按照研究目的、手段等对研究方法进行分类.比如别敦荣和彭阳红将研究方法分为：理论思辨、经验总结、历史研究、调查研究、比较研究、数学分析、质的研究和个案研究；在国内,根据 X 良华对研究方法的分类大体上有三个基本类型：实证研究〔量化的、质化的〕、思辨研究〔又称理论研究〕、实践研究〔常以教育对策、教育反思、教育改革形式显现〕 .实证研究是基于"事实〞的方式进行论证并有规 X 的研究设计和研究报告.陈向明指出,"研究方法〞普通包含三个层面：第一,方法论,即指导研究的思想体系,其中包括基本的理论假定、原则、研究逻辑和思路等；第二,研究方法或者方式,即贯通于研究全过程的程序与操作方式；第三 ,具体的技术和技巧,即在研究的某一阶段使用的具体工具、手段和技巧等.文中所采取的分类是按照陈向明定义中的第三个层面为标准进行的分类.在实际的研究过程中大多数时候是以一种研究方法为主 ,其他为辅, 交叉使用的.以下内容是介绍每一种具体的方式.那末资料搜集上来了？该如何分析呢？〔1〕历史研究方法历史研究法是运用历史资料 ,按照历史发展的顺序对过去事件进行研究的方法.亦称纵向研究法 ,是比较研究法的一种形式 .在政治学领域中 , 它着重对以往的政治制度、政治思想、政治文化等的研究.历史研究的目的在于解决政治制度的现状与其演变趋向.但不是断章取义地分析政治制度的现状 ,而是系统地研究它们以往的发展与其变迁的原因.历史研究法主要是研究政治制度的发展历史 ,从各种事件的关系中找到因果线索,演绎出造成制度现状的原因,猜测该制度未来的变化.〔2〕比较研究方法比较研究法就是对物与物之间和人与人之间的相似性或者相异程度的研究与判断的方法 .比较研究法可以理解为是根据一定的标准 ,对两个或者两个以上有联系的事物进行考察 ,寻觅其异同 ,探求普遍规律与特殊规律的方法.按属性的数量 ,可分为单向比较和综合比较 .按时空的区别 ,可分为横向比较与纵向比较.按目标的指向,可分成求同比较和求异比较.按比较的性质,可分成定性比较与定量比较.按比较的 X 围,可分为宏观比较和微观比较.〔3〕文献研究方法文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献 ,并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法.文献法是一种古老而又富有生命力的科学研究方法.文献法的普通过程包括五个基本环节 ,分别是：提出课题或者假设、研究设计、搜集文献、整理文献和进行文献综述.文献法的提出课题或者假设是指依据现有的理论、事实和需要 ,对有关文献进行分析整理或者重新归类研究的构思.研究设计首先要建立研究目标 ,研究目标是指使用可操作的定义方式,将课题或者假设的内容设计成具体的、可以操作的、可以重复的文献研究活动,它能解决专门的问题和具有一定的意义.话语分析作为一种专门的学科研究对象的浮现 ,特殊是在法语领域的浮现,普通来说,是语言学发展过程中,特殊是自 20 世纪 60 年代末以来, 必然会浮现的现象 .这个新领域与语言学保持着复杂的关系 ,而这种关系又是经济被重新定义的.话语分析作为一种活动,正如它的内涵一样,它存在的前提是：特殊对象的生成、观念系统的状态、新颖恰当的研究对象的方法论的框架系统的状态.批评话语分析〔critical discourse analysis〕,以下简称 CDA 是当代语言学研究的一个新兴分支.批评话语分析的主要方法：系统功能语法分析、语篇体裁交织性分析、话语历史背景分析.例如：如果有一部有关第三世界的纪录片始终把第三世界的穷人当做与物动词性的宾语 ,那就必然给读者、听着留下这样的印象：穷人是被动的牺牲品 ,而不是斗争的参与者.例如：对何人使用何种称谓 ,体现着作者〔讲话者〕的态度.情态是人际功能的体现形式之一 ,主观情态反应话语生成者与陈述者的亲近性 , 而客观情态则含糊了个体和团体的观点.内容分析法：是一种对于传播内容进行客观 ,系统和定量的描述的研究方法.其实质是对传播内容所含信息量与其变化的分析 ,即由表征的有意义的词句判断出准确意义的过程 . 内容分析的过程是层层推理的过程 . 内容分析法的信度指两个或者两个以上的研究者按照像同的分析维度 ,对同一材料进行评判结果的一致性程度 ,它是保证内容分析结果可靠性、客观性的重要指标.ROST content mining 是一款免费的大型内容分析研究性工具平台 , 主要功能包括：辅助各学科进行研究 ,协助完成文本分析和内容分析方面的研究,凡是需要分析论文、微博、博客、论坛、网页、书籍、聊天记录、电子、本地文本类格式文件、数据库中各类文本字段的学科 ,都可以使用本软件,分析方法目前支持：分词、字频统计、词频统计、聚类、分类、情感分析〔含简单和复杂〕、共现分析、同被引分析,依存分析、语义网络、社会网络、共现矩阵等分析方法.一种在社会科学与教育学领域常使用的研究方法 ,通常是相对量化研究而言.质性研究实际上并非一种方法 ,而是许多不同研究方法的统称 , 由于他们都不属于量化研究 ,被归成同一类探讨 .其中包含但不限于民族志研究,人类学研究,论述分析,访谈研究等.〔1〕民族志研究民族志,是一种写作文本,是人类学独一无二的研究方法,是建立在人群中田外野地工作基础下第一手观察和参预之上的关于习俗的撰写 .民族志内容主要为相关人的访问内容、档案记录的检视、与衡量与访问内容的可信度,从此内容,可找出特定团体与组织之间的关联 ,并为关心大众以与专业的同行撰写整个故事的来龙去脉.而民族志学家则记录人们的日常生活.研究的焦点放在人类思想和行为中较可预测的型态上 .为了真实纪录,1930 年代后,民族志的产生通常需要相当冗长期的实际体验.〔2〕口述史研究口述史亦称口碑史学 . 口述史在国际上是一门专门学科 ,即以搜集和使用口头史料来研究历史的一种方法 ,或者由此形成的一种历史研究方法学科分支.1948 年,美国哥伦比亚大学的艾伦内文斯〔 Allan Nevins〕教授在该校创立了口述史研究中心 ,第一次使用了" 口述史〞这个概念.标志着现代口述史学术领域的成立口述历史是通过有准备、以音像设备为工具的采访,记述人们口述所得的具有保存价值和尚未得到过的原始资料.〔3〕行动研究行动研究是一种适合于泛博教育实际工作者的研究方法.它既是一种方法技术,也是一种新的科研理念、研究类型.行动研究是从实际工作需要中寻觅课题 ,在实际工作过程中进行研究 , 由实际工作者与研究者共同参与,使研究成果为实际工作者理解、掌握和应用 ,从而达到解决问题,改变社会行为的目的的研究方法 .它是一种行动研究理论与实践相结合 ,在于资料采集、合作探讨、自我反省、多方总结最后解决问题的方法；一种主题明确、思路清晰的解决问题的方法.〔4〕扎根理论研究扎根理论研究法是由哥伦比亚大学的 AnselmStrauss 和BarneyGlaser 两位学者共同发展出来的一种研究方法.是运用系统化的程序,针对某一现象来发展并归纳式地引导出扎根的理论的一种定性研究方法.〔5〕个案研究个案研究<case study>也称个案调查.对某一特定个体、单位、现象或者主题的研究.这种研究广泛采集有关资料,详细了解、整理和分析研究对象产生与发展的过程、内在与外在因素与其相互关系 ,以形成对有关问题深入全面的认识和结论.个案研究的单位可以是个人、群体、组织、事件或者某一类问题,由此而产生人员研究个案,各生活单位或者社会团体个案、传播媒介个案,以与各种社会问题个案等.〔6〕文本分析从文本的表层深入到文本的深层 ,从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义.新批评细读法 "新批评〞细读法不是一种自我感兴趣的印象式批评,而是一种"细致的诠释〞 ,是对作品作详尽分析和解释的批评方式.其操作过程大致分为以下三个步骤：首先是了解词义,然后是理解语境, 再次是把握修辞特点.叙述学分析法叙述是人类社会性活动中的一个重要部份."叙述学〞分析法,主要是故事分析<包括故事序列分析,故事类型分析等等>,与叙述视角分析<包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等>.社会网络分析用于描述和测量行动者之间的关系或者通过这些关系流动的各种有形或者无形的东西 ,如信息、资源等.根据分析的着眼点不同,社会网络分析可以分为两种基本视角：关系取向和位置取向.关系取向关注行动者之间的社会性粘着关系 ,通过社会联结本身——如密度、强度、对称性、规模等——来说明特定的行为和过程.位置取向则关注存在于行动者之间的、且在结构上相处于相等地位的社会关系的模式化<patterning>,它讨论的是两个或者以上的行动者和第三方之间的关系所折射出来的社会结构,强调用"结构等效〞来理解人类行为.引文分析法,就是利用各种数学与统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概括等的逻辑方法 ,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研究方法.引文分析的主要内容：引文年代分析、引文量分析、集中和离散规律分析、引文类型分析、引文语种分析、引文国别分析.引文分析的主要作用是：测量学科的影响和重要性、研究学科结构、研究学科信息发布、确定核心期刊、研究文献老化规律等.〔1〕统计描述它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析经济和社会发展的实际数据,并通过统计所特有的统计指标和指标体系 ,表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益 ,以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用 ,描述社会经济现象数量之间的关系和变动规律,也是进一步学习其他相关学科的基础.〔2〕方差分析方差分析<Analysis of Variance,简称 ANOVA>,又称"变异数分析〞或者"F 检验〞 ,是发明的,用于两个与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.〔3〕二元相关因果关系分析方法之一种.二元线性回归分析法是在一元回归基础上的延伸,式中 y 是因变量； x1、x2 是自变量； a、b1、b2 是回归系数.二元线性回归法合用于分析有两个主要自变量的预测 ,普通运用计算机进行计算.〔4〕元分析元分析<meta-analysis>统计方法是对众多现有实证文献的再次统计 , 通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式 ,进行再一次的统计分析,从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真正的相关关系. 元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数<已有研究文献中变量间的相关计分析,从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系.〔5〕多元回归"多元回归〞在工具书中的解释： 1、研究一个依变量、依两个或者两个以上自变量的回归.2、亦称为多元线性回归 ,是反映一种现象或者事物的数量依多种现象或者事物的数量的变动而相应地变动的规律.3、建立多个变量之间线性或者非线性数学模型数量关系式的统计方法.在肥料试验中广泛应用.〔6〕多元变量分析多元分析 ,是指同时考虑多个反应变量的统计分析方法 .其主要内容包括两个均值向量的假设检验、多元方差分析、主成份分析、因子分析、聚类分析和典 X 相关分析等.〔7〕因子分析因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术.最早由英国心理学家 C.E.斯皮尔曼提出.他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好 ,从而推想是否存在某些潜在的共性因子 ,或者称某些普通智力条件影响着学生的学习成绩 .因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子.将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设.〔8〕主成份分析主成份分析〔Principal Component Analysis,PCA〕,将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法.又称主分量分析.实际课题中 ,为了全面分析问题 ,往往提出不少与此有关的变量 < 或者因素>,因为每一个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息.主成份分析首先是由 K.皮尔森对非随机变量引入的 ,尔后 H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形 .信息的大小通常用离差平方和或者方差来衡量 .主成分分析作为基础的数学分析方法 ,其实际应用十分广泛,比如人口统计学、数量地理学、份子动力学摹拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用 , 是一种常用的多变量分析方法.〔9〕聚类分析聚类分析指将物理或者抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 .它是一种重要的人类行为 .聚类分析的目标就是在相似的基础上采集数据来分类 .聚类源于不少领域 ,包括数学 ,计算机科学 ,统计学,生物学和经济学 .在不同的应用领域 ,不少聚类技术都得到了发展 ,这些技术方法被用作描述数据 ,衡量不同数据源间的相似性 ,以与把数据源分类到不同的簇中.〔10〕非参数检验非参数检验<Nonparametric tests>是统计分析方法的重要组成部份 , 它与参数检验共同构成统计判断的基本内容.参数检验是在总体分布形式已知的情况下,对总体分布的参数如均值、方差等进行判断的方法.但是, 在数据分析过程中 , 由于种种原因 ,人们往往无法对总体分布形态作简单假定,此时参数检验的方法就再也不合用了 .非参数检验正是一类基于这种考虑,在总体方差未知或者知道甚少的情况下 ,利用样本数据对总体分布形态等进行判断的方法. 由于非参数检验方法在判断过程中不涉与有关总体分布的参数,于是得名为"非参数〞检验.〔11〕结构方程模型结构方程模型〔Structural ·Equation ·Modeling, SEM〕是社会科学研究中的一个非常好的方法.该方法在 20 世纪 80 年代就已经成熟,可惜国内了解的人并不多.在社会科学以与经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量<即潜变量>,这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题.20 世纪 80 年代以来,结构方程模型迅速发展,弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具.[参考文献]汪燕、唐涌.国外远程教育研究方法计量分析——以 ERIC 收录期刊<2022-20##>调查为例[J].中国远程教育,2022,<04>.注：社科类的研究方法并没有在本文中全部包含 ,例如实验法并没有详细介绍,关于研究方法的分类已有说明.以上仅供参考.。