定量技术和现实世界的应用
数据收集是一门很多人都没有掌握的艺术。在商业和科学中，您经常会看到使用次优技术收集的数据集，导致了低质量的预测，并破坏了您可能从分析这些数据集中获得的任何见解。
通常，对于大多数目的，您希望收集定量数据。定量数据是一种数据类型，它围绕着收集数值数据而不是定性数据。定性数据更加短暂，缺乏影响，比定量数据更没用。你会发现你可以根据定量数据行事，因为这些数据很容易测量。定性数据通常是在你无法获得数字答案的领域收集的，比如心理学和其他社会科学。如果您在设计一个能够为您的业务或项目收集足够质量和数量的定性数据的系统时遇到困难，您可以尝试一下SPSS C中的缩编统计本课程以IBM编写的SPSS统计分析程序为基础，可应用于任何类型的统计工作。
定量技术到底是什么?
这个词定量技术涵盖了广泛的统计收集技术，这些技术都专注于获取用于统计分析的数字数据。然后，这些统计数据通常用于导致业务决策的研究和分析。
一个定量数据点的例子可能是“在芝加哥市，我们57%的顾客更喜欢新配方的碳酸饮料，而不是旧配方的碳酸饮料。”
这将是一个很好的数据，因为有问题的公司可能会决定更换他们的新饮料，以增加客户对该品牌的认知。
这些定量结果可以来自各种各样的来源。就定量技术而言，你能得到的质量最好的数据是双盲测试。
双盲测试使最准确的结果作为测试对象中可能发生的任何偏差，或者测试仪不会在结果中表示。双盲测试使得测试仪和实验中的测试受试者都不知道实验的真正原因，并且通常被告知实验完全测试了其他东西。虽然你可以让测试科目被开放，但尽量不要在实验过程中使用偏见，而是经常在数据集中反映的无意识偏差。如果您正在测试一种让人们更强大的药物，您将获得一半的测试对象是假的，糖丸，通常被称为安慰剂，同时给予另一半组的真实药物。如果你要给每个人同样的药物，那么你在患者中看到的任何效果都可能不是因为这种药物，因为人类的思想很容易被操纵。安慰剂组用作任何实验的基线类型。
在商业中，还有许多其他类型的定量技术可以应用于数据。
所有的定量技术都属于基于数学、统计或编程的技术，每种技术都有自己的优点和缺点。大多数企业将同时使用多种技术，因为这将使公司对如何正确使用数据有更全面的了解。定量技术比定性技术更准确，因为它们消除了与定性测试和非盲测试相关的偏差。
分化
一种流行的定量技术是分化。微分是一个涉及微积分的数学过程，它对于观察给定系统内随时间的变化是有用的。微分通常用于计算系统中一个变量变化时系统中的变化，通过改变一个变量来衡量最终结果如何变化。这可以用在很多方面:在烹饪、化学和许多物理科学中，但它在社会科学中用处不大。微分也有一个相反的，积分，它以相反的方式工作。集成用于在系统变化时查看变量的变化。
这两者都是学习的有价值的定量技术，很难让你的头部变得非常困难。所涉及的数学是非常高的，人们甚至在被教导后常常挣扎。本课程积分学会帮助你记住甚至是第一次学习微积分。这门课程非常棒，将帮助你发展你的定量数据分析技术，也将教你在简单易懂的步骤如何在许多不同的情况下使用微积分。
回归分析
回归分析非常有用，很多人每天都在他们的商业生活中使用这种技术。一般来说，经济学家对回归分析的概念感兴趣，它是基于在任何给定系统中找到两个自变量之间的因果联系或相关性。一个常见的回归分析的例子是衡量一个员工的工资和他们的教育水平，看看两者之间是否有相关性。正如你所看到的，你也可以在烹饪和其他领域使用它。回归分析在很多领域都很有用，如果你学会了如何使用它并将其集成到你的业务中，它将节省你的时间。
回归分析使用两组数据，预测者和自变量。这些价值可以是任何东西，从总收入到税率到广告预算等等。两者的比较是回归分析的基础。
模拟
模拟是在受控环境中有效模拟的任何东西的伪现实世界数据的一种很好的方法。如果您可以有效模拟方案，您可以看出测试对象如何响应压力源，并且通常此信息非常有价值。然而，它不仅用于生物，风隧道是一种广泛使用的模拟器，以测试汽车和其他物体的空气动力学。该数据允许制造商在设计和概念中进行调整，并且可以显示在生产开始前可能导致产品中停止的数据。这显然是一种良好的东西，因为回忆的产品线是昂贵的，并且应该以所有成本避免。仿真允许这些类型的可用性测试，即使在不太可能的情况下也是如此。
因子分析
因子分析是另一种常用的用于定量数据分析的数据技术。这种类型的分析试图通过探索多个数据集之间的相似性来减少可用的数据量。通过这种方式，您可以分析隐藏在数据中的总体趋势，而不必自己弄清楚这些趋势。市场研究人员和经济学家都是因子分析的狂热用户，因为它可以轻松快速地从调查中获取大量数据。
索引
另一个用于经济学家，指数是使用定量研究的奇妙方式，以高效且简便的方式简化和与公众分享数据。索引遍布金融界，每个主要的股票交易所（纳斯达克等）作为金融市场如何做的指数。分析索引是有用的，因为它们是了解给定环境的整体趋势是如何表现的有用方式。人们每天都有数百美元的决定，价值数十万美元，并且没有定量分析和研究，这是不可能的。
博弈论与概率论
博弈论是一类旨在在任何给定情况下找到最优策略的思想。它通过定量方法和思维实验来实现这一点，并总是在竞争的情况下找到最佳的行动路线。这种类型的定量技术对业务不太适用，但如果您发现自己处于不确定选项的情况下，则非常有用。
“囚徒困境”是博弈论中一个非常常见的例子，它从统计学上说明了为什么两个人可能不会相互合作，即使合作是最好的选择。在囚徒困境的经典中，两名囚徒被提供了三种选择中的一种来弥补他们的现状。他们有机会为另一个人作证，以其他囚犯在监狱服刑的时间为代价从监狱释放。另一个选择是保持安静，什么都不告诉警官。如果双方都保持沉默，双方都将入狱一年，而在另一种情况下，服刑时间更长。这说明保持沉默才是正确的做法。当然，在这种情况下，你可能会试图通过提供对其他人不利的证据来出狱。当双方都有这些选择时，就会出现两难，这意味着如果双方都试图不坐牢，他们最终都会在监狱里待更长的时间。像这样的定量思维技术允许人们做出更有逻辑性和更有用的现实世界的决定，是高级逻辑推理的基石。
概率论与统计学结合使用是很有用的，它允许人们半准确地预测某人或某事在特定情况下将如何行动，假设你能够访问所有必要的数据。概率论可用于观察明显随机性中的模式。这就是我们如何知道在任何给定的抛硬币中得到正面或反面的概率是相等的。抛硬币本身是随机的，但随着时间的推移，它的平均概率是正面或反面的50%。
定量数据收集
如上所述，收集非偏置和有用的定量数据的最佳方法是选择进行双盲实验，其允许给定部分尺寸的更准确的结果。也可以以许多其他方式收集定量数据，具体取决于您尝试收集数据的情况。有关来自无生命对象的数据，您可以使用传感器和电子测量工具来收集数值数据。当您尝试从人们获取量化数据时，获得准确的数据是更难的。调查和问卷会给你带来一些可用的数据，但是来自这些的数据可能是不准确的。许多人会在调查问卷上解读许多不同的原因。如果您需要查找对象或一般人群的数据，城市记录和其他标准化记录对您有很大的帮助。对于产品而言，大多数制造商将记录其产品规格，以便公众浏览。这有助于技术需要使用完整的信息，例如测试音频或视觉设备和此类的测试。
结论
虽然定量数据对很多事情都很有用，但你会发现它并不能给你所有的答案。定性数据仍然是有用的，因为它可以让你了解主题的动机，并可以用来找出流行的思维模式。
定量研究每天越来越多地应用于几乎所有的商业和科学领域。如果你觉得你需要在你的工作中包含一些定量技术，或者想了解更多关于它们的信息，网上有大量的资源可以帮助你了解更多关于这些技术的信息。定量技术允许您从外推中获取大量数据，如果没有方法使用定量，您将无法预测或使用这些数据技术。定量研究是一个很棒的课程，可以更多地解释这些技术以及如何将它们与您的企业和日常工作流程集成。
