1、定量属性是指以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进行测量。测量的结果用一个具体的量（称为单位）和一个数的乘积来表示。以物理量为例，距离、质量、时间等都是定量属性。很多在社会科学中考查到的属性，比如能力、人格特征等，也都被视作定量的属性来进行研究。
2、定量和定性的区别：性质不同、研究不同。 性质不同 定性：定性是指通过非量化的手段来探究事物的本质。其概念与定量相对应。定性的手段可以包括观测、实验和分析等，以此来考察研究对象是否具有这种或那种属性或特征以及它们之间是否有关系。 定量：定量是指以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进行测量。
3、定性和定量的区别有：意思不同：定性表示性质属性归类，定量表示基数等量。性质不同：定性在研究上代表着某个领域或某个方面有研究，它不能作为大部分研究的样本。而定量则是在大规模的研究上找出最具有代表性的那一个。研究方案不同：定量是以结构化设计为主。
4、定量和定性的区别有以下几点：①着眼点不同。定性研究着重事物质的方面；定量研究着重事物量的方面。②在研究中所处的层次不同。定量研究是为了更准确地定性。③依据不同。定量研究依据的主要是调查得到的现实资料数据，定性研究的依据则是大量历史事实和生活经验材料。④手段不同。
5、性质不同：定性是用非定量的手段探索事物的本质，是按照事物本身的性质分析；定量是以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进行测量，定量是有数据支撑的。分析不同：定性分析的主要任务是确定物质的组成；定量分析一般要先进行定性分析。研究不同：定性分析是自然科学的主要方法。
6、区别 首先在研究目标上，定量研究重视预测控制，而定性研究重视对意义的理解；其次，研究对象上，定量研究强调事实的客观实在性，而定性研究强调对象的主观意向性；第三，研究方法上，定量研究重视经验证实，而定性研究重视解释建构。
1、中位数适用于各种分布资料，常用于描述偏峰分布的资料。常用的描述定量变量离散趋势的统计指标包括极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
2、数据类型：根据数据的类型（定量或定性），选择适合的统计量。例如，对于定量数据，可以选择均值、中位数、方差等；对于定性数据，可以选择频数、比例等。 目标：根据研究的目标选择合适的统计量。
3、定量资料的集中趋势描述包括：算术平均数、几何均数、中位数；离散趋势描述包括：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。适用条件如下：集中趋势 算术均数：适用于对称分布，特别是正态分布。几何均数：正偏态分布资料或对数正态分布资料。
4、描述定量数据的变异程度的统计指标包括极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。其中应用最多的是标准差和变异系数。极差=极大值-极小值，易受样本含量的影响，很不稳定。不宜在样本含量悬殊时使用。四分位数间距（Q）适用于各种分布的变量。Q=P75-P25，Q越大意味着变异程度越大。
5、SPSS：定量数据的描述性揭秘以对80名中学生的数学和语文成绩为例，首先，打开SPSS，进行『描述统计』的深入探索。在『分析』菜单中选择『描述统计』，针对变量数学和语文，进行设置。将它们拖入对话框的变量区域，按下确定，你会看到包含样本量、最小值、最大值、均值和标准差的统计结果。
6、描述性统计 的含义——A descriptive statistic is a summary statistic that quantitatively describes or summarizes features of a collection of information.中文翻译：描述性统计是一种汇总统计，用于定量描述或总结信息集合的特征。
1、第一步：确定研究目的和提出假设。在进行定量分析时，需要明确研究目的和研究问题。通过对已知数据和现象进行观察和分析，然后提出相关假设。通过确定和准确表述研究目标和研究假设，可以使我们在后续的分析过程中更加明确地去推断，以此来得出符合实际情况的结论。第二步：抽样及采集数据。
2、．定量统计分析的基本步骤包括__数据处理_、_绘制图表_和差异显著性检验。7．标准分数是__离差_和__标准差_的比值。8．根据实验场地的不同，可以把实验分为_实验室实验_和_现场实验_。学前教育科学研究的方法论体系包括三个方面：哲学方法论、___一般科学方法论和具体的研究方法。
3、数据分析的基本步骤包括明确思路，制定计划、数据收集、数据处理、数据分析、数据显示和报告撰写。清晰的数据分析思路是有效进行数据分析的首要条件，清晰的思路也是整个数据分析过程的起点。思路清晰，可为资料的收集、处理和分析提供明确的指导。
4、定量分析的基本步骤：对数据资料进行统计分类，描述数据分布的形态和特征。通过统计检验、解释和鉴别评价的结果。估计总体参数，从样本推断总体的情况。进行相关分析，了解各因素之间的联系。进行因素分析和路径分析，揭示本质联系。对定量分析客观性、有效性和可靠性进行评价。
5、数据处理和分析：对收集到的数据进行清洗、整理和分析。这包括描述性统计和推断性统计两个方面。描述性统计主要对数据的基本特征进行描述，如平均数、方差、标准差等；推断性统计则通过样本数据来推断总体特征，如假设检验、方差分析、回归分析等。
6、数据分析的步骤一般包括分析设计，数据收集，数据处理等。分析设计。是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向。数据收集。数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据处理。
