在定量研究中，常用的统计分析方法主要包括描述性统计分析、推断性统计分析两大类。
1. 描述性统计分析 主要用于概括数据的基本特征，比如集中趋势和离散程度的度量。常见的指标有平均数（均值）、中位数、众数等来表示数据的中心位置；标准差、方差、极差等用来描述数据的分散情况。
2. 推断性统计分析 则是基于样本信息对总体参数进行估计和假设检验，主要包括：
- 参数估计：通过从样本计算得到的统计量去估计总体的未知参数。分为点估计和区间估计两种方式。
- 假设检验：先提出关于总体的一个或多个假设（原假设与备择假设），然后根据样本数据判断这些假设是否成立的过程。常见的有t检验、ANOVA（方差分析）、卡方检验等。
3. 相关性分析 用于考察两个变量之间是否存在关系以及这种关系的强度和方向，常用的指标包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
4. 回归分析 是用来确定两种或多种变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。线性回归是最基本的形式，此外还有多元回归、逻辑回归等多种类型。
5. 生存分析 专门用于处理时间至事件数据（如患者存活期）的研究，常用的技术有Kaplan-Meier估计法和Cox比例风险模型等。
以上就是定量研究中常用的几种统计分析方法，每种方法都有其适用范围和前提条件，在实际应用时需要根据具体问题选择合适的方法。
1. 描述性统计分析 主要用于概括数据的基本特征，比如集中趋势和离散程度的度量。常见的指标有平均数（均值）、中位数、众数等来表示数据的中心位置；标准差、方差、极差等用来描述数据的分散情况。
2. 推断性统计分析 则是基于样本信息对总体参数进行估计和假设检验，主要包括：
- 参数估计：通过从样本计算得到的统计量去估计总体的未知参数。分为点估计和区间估计两种方式。
- 假设检验：先提出关于总体的一个或多个假设（原假设与备择假设），然后根据样本数据判断这些假设是否成立的过程。常见的有t检验、ANOVA（方差分析）、卡方检验等。
3. 相关性分析 用于考察两个变量之间是否存在关系以及这种关系的强度和方向，常用的指标包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
4. 回归分析 是用来确定两种或多种变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。线性回归是最基本的形式，此外还有多元回归、逻辑回归等多种类型。
5. 生存分析 专门用于处理时间至事件数据（如患者存活期）的研究，常用的技术有Kaplan-Meier估计法和Cox比例风险模型等。
以上就是定量研究中常用的几种统计分析方法，每种方法都有其适用范围和前提条件，在实际应用时需要根据具体问题选择合适的方法。
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