定量研究

定量研究里的问卷调查和统计，常让人头大。但《怎样写好文献综述——案例及评析》这本书里讲得挺透，尤其是对定量研究那块的，蛮适合刚上手的朋友看。文里提到像问卷法、实验法这些定量方法，配上实际方式，比如用 SPSS 做变量关系挖掘，真的比较实用。 问卷调查的统计方法其实不复杂，像用SPSS跑数据、做交叉、算均值中位数，都是挺常见的套路。你也可以用Excel搞定基本，做个柱状图、饼图都还挺快的，响应也快，代码也简单。 像我平时写文献综述时，也会把OQSS或者内部问卷系统搭起来，快速收集点数据做，能补论文的逻辑链条。配合下 SPSS 或 Excel 做图，效果还挺不错。嗯，顺带说一句，用插件扩展问卷功能

本研究通过分析脂肪族醛酮的分子结构特征及其沸点（BP）、摩尔折射率（MR）与拓扑结构参数间的关系，应用键连接矩阵特征根（SX1Q-I，SX1cc）、立体效应指数（SUij）等参数，利用多元线性回归（MLR）方法建立了88种醛酮化合物的定量构效关系（QSPR）模型。回归方程的相关系数均大于0.99，准确解释了各参数对化合物性质的影响。统计分析结果验证了模型的适用性。

MusDr是一种评估机器生成符号音乐的新方法。第5节提出了其Python实现，通过量化手段揭示了AI音乐创作的局限性。研究表明，MusDr能够支持事件令牌序列格式，映射到非传统的MIDI标准。研究中的核心指标包括音高级直方图熵（H），开槽模式相似度（GS）和和弦进行不规则性（CPI），这些指标测量了音乐的节奏一致性和和谐性。详细介绍请参见Huang和Yang（2020年）的研究成果。

基于 ELM 的裂纹检测代码，思路清晰、上手快，挺适合做图像识别入门。用的是MATLAB实现，核心逻辑其实不复杂，主要就围绕极限学习机（ELM）做了一套自动检测流程。你只要准备好裂纹图像，跑起来基本就是几行代码的事，响应也快，效果还不错。尤其在做材料微观损伤的时候，这种自动识别能节省不少人工时间。 从图像预，到特征提取，再到模型训练，整个流程都有配套代码。对了，文件是.mat 格式的，拿到数据就能直接用。如果你之前接触过机器学习或者图像识别，理解起来会更轻松。不会写模型也没关系，重点是调通流程，熟悉一下怎么提特征、怎么跑模型就行。 另外，做三轴压缩实验的数据其实也能套这个模型，思路差不多。反正

一项针对社交媒体上内部审计师的在线定量调查探讨了专业怀疑对欺诈识别的影响。研究假设缺乏专业怀疑会导致针对审计师的渎职诉讼。 研究将参与者的怀疑程度分为高怀疑度（> 4.85）和低怀疑度（≤ 4.85），并比较了欺诈指标症状量表得分。结果显示，高怀疑度与欺诈识别能力之间没有显著关联，推翻了假设1。 研究还检验了多年经验与专业怀疑水平之间的关系，结果显示两者之间没有显著关联，推翻了假设2。 研究使用了 Hurtt 专业怀疑量表和欺诈指标症状量表，采用 6 点李克特量表进行测量，Cronbach's alpha 系数为 0.90，确保了测试仪器的内部可靠性。数据分析采用 IBM SPSS Sta

大尺度照明场景的色光情感，嗯，还真不多见。《景观照明中色光情感的定量化实验》这篇文章挺有意思，专门研究那种城市夜景里的彩色灯光——比如公园、广场、建筑外立面的灯光情绪，怎么量化、怎么测。研究用了56 种单色光和19 个情感维度，找了 30 个人来打分，用的是因子，提炼出活跃性、评价性、适应性三个关键指标。简单说，就是不同颜色的灯光，能让人觉得是活泼的、舒服的，还是压迫的。用 SPSS 跑也挺有参考价值。有意思的是，影响最大的不是颜色本身，而是亮度——也就是你用多亮的灯，才是关键。色相反而没那么重要，蛮出乎意料吧？而且他们还用统计方法搞了个情感预测模型，输入亮度就能估出感受情绪，这对做灯光设计、

项目结构包括：资产目录query_history，保存以前的查询结果；股票历史数据存储在pref.txt和pref-timestamp.txt中；规则语法文件支持LALR（1）语言；libs目录提供必要的库文件；src目录包含项目的源代码；ssq.stock.analyser库提供股票评估和扫描方法；ssq.stock.gui提供基本的GUI元素，支持库存查询过程。

三、定量遥感的基本内容与方法1.方向性与多角度遥感2.尺度效应与尺度转换3.病态反演与反演策略方法4.遥感模型与应用模型的链接定量遥感不仅要进行遥感机理与各种前向模型的研究，还要进行各种反演模型、反演策略与方法、尺度转换、真实性检验等方面的研究。这些正是目前定量遥感基础理论研究的热点、难点问题。

为了研究Ti-3Al-5Mo-4.5V钛合金的冲击性能与冷镦成品率的关系，运用组织定量统计分析方法，探讨了显微组织参数对冲击性能的影响，并结合动态压缩后的剪切带宽度变化规律，分析了裂纹形成功、裂纹扩展功以及冲击功与剪切带宽度之间的关系。研究发现，随着退火温度的变化，α相片的长宽比呈现先增加后减小的趋势，裂纹形成功和裂纹扩展功的变化与此趋势相关，而冲击功则表现出持续上升的特性。此外，冲击功与材料的动态压缩性能并无必然联系，裂纹形成功与动态压缩后的剪切带宽度呈反比例关系，而裂纹扩展功则与剪切带宽度呈线性正相关。

基于SanXoT框架的定量蛋白质组学工具，是我最近用得比较顺手的一套流程。安装虽然有点挑环境，但跑起来稳定，统计那块也做得比较全，蛮适合搞大规模蛋白质组数据的你来用。 整套流程的逻辑比较清晰，从原始数据导入到系统层级的比较，全都能搞定。重点是它的工作流是为高通量设计的，批量文件也不卡，响应也快。对比用 Excel 和手工脚本要舒服多了。 Windows 安装有点小门槛，得用Visual Studio编译环境，而且必须是C++语言，这个得注意下。像我就是踩坑装错了语言包，建议你提前下好Visual C++ SDK。Python 那块要用setuptools.extension.Extension