量化的研究方法有

① 用研方法论基础篇-量化研究

比起理念、思想，还是方法论比较接地气也容易懂，所以就从方法论开始吧！

内容基于平时自己看的书和网上的资料什么的，还有自己的感受和理解。

基础篇主要是想总结下跟心理学联系比较密切的方法，因为熟悉一些所以好下手，那就开始吧！

量化研究在用户研究中数据收集阶段采用的较多，主要包括问卷调查、实验法、眼动等世携。

1.问卷调查

问卷调查是以问卷的形式向人们提出问题，收集口头或书面的信息。

优点是准确，简单，客观，真实，反馈迅速，可信度高等。这一方法可以针对大量受访者同时进行；因此，此方法可在相对较短的时间内收集大量信息。

在用户研究领域，研究人员可以通过设计一系列的问题，收集数据、研究行为、态度和其他信息，尤其是有关用户态度、价值和其他问题出发点、需求、满意度的信息。

该方法的两个关键点是问卷的设计和问卷的调查实施。

1.1问卷的设计

问卷的组成部分主要有：调查题目、前言、导语、个人信息、数据、问题及回答

问题的形式可以有开放式、封闭式和后续相关问题；问题应避免倾向性和诱导性，不使用否定形式。

问题的顺序应该有逻辑，先易后难、先事实后态度、先封闭后开放；题目数量最好限制在20分钟内完成。

封闭式问题的答案选卜芹项应该注意：符合实际、穷尽和互斥、前后对称。

在正式调查之前需要进行试测，可使用30-50份，检验可信度和有效性，并发现不足。

1.2问卷的调查实施

或者叫问卷的发放与回收处理。

问卷的派发方式要能引起受访者的关注和重视。可以在用户群中或者通过团队的亲友使用滚雪球式的抽样方法。

调查前要说明调查目的和作答方式。可以放在问卷的前言、导语部分。

调查实施过程中，要按照预先设定的要求填写问卷，严格检查问卷回答质量，保证研究项目中有效问卷的数量。对于不符合要求的问卷要进行剔除。

数据的处理分析常用SPSS软件，进行频率分析、描述分析、交叉频率分析以及聚类、因素分析、方差分析等等。

可以使用SPSS或excel绘制成图表。

干货内容推荐： 怎样设计一份好的调查问卷  

2.实验法

实验法是心理学的支柱啊。

通过操纵自变量，在控制额外变量的情况下，观察因变量的变量，从而考察自变量与因变量之间的因果关系。基本的逻辑思路应该都是一样的。

那么在用研领域，自变量就应该是产品的改变，因变量呢可以是用户的行为数据（流失率、访问量啦）、用户搜弊伏的满意度以及在可用性测试中用户的表现了。

A/B测试应该可以说是实验法的一种变式。

3.眼动

眼动用的比较多的主要是在于界面、外观的设计。

现代眼动仪器的工作原理是通过记录角膜对红外线反射路径的变化，计算出眼睛的运动过程，并推算出注视位置。

可以有效的了解用户的行为习惯（比如浏览习惯）、评估设计结果，由于其结果简单明了和技术的新奇性，可以使结果推广更简单粗暴。

注意事项：在定量眼动仪研究中的每个单元采用至少 20 名应试者。

期待能有机会亲自执行一次眼动研究。

② 定量研究方法主要包括什么方法

1、调查法

调查法是一种古老的研究方法，是指为了达到设想的目的，制定某一计划全面或比较全面地收集研究对象的某一方面情况的各种材料，并作出分析、综合，得到某一结论的研究方法。

2、相关法

相关法是指经由使用相关系数而探求变量间关系的研究方法。相关研究的主要目的，是在确定变量之间关系的程度与方向。变量关系的程度，有完全相关、高相关、中等相关、低相关或零相关等；而变量关系的方向有正相关和负相关等。

3、实验法

实验法是指操纵一个或一个以上的变量，并且控制研究环境，借此衡量自变量与因变量间的因果关系的研究方法。实验法有两种，一种是自然实验法，另一种是实验室实验法。

(2)量化的研究方法有扩展阅读：

定量研究方法的测定尺度及特征：

1、名义尺度

所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。

2、顺序尺度

所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。

3、间距尺度

所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。

4、比例尺度

其意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。

参考资料来源：网络-定量研究

③ 什么叫量化研究方法

量化启芹研究方法是指悄春毕在研究的领域引进可测量方法，并得出准确结森运果。

定量研究是与定性研究相对的概念，要考察和研究事物的量，就得用数学的工具对事物进行数量的分析，这就叫定量的研究，也称量化研究，是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。

④ 量化投资的主要方法和前沿进展

量化投资是通过计算机对金融大数据进行量化分析的基础上产生交易决策机制。设计金融数学和计算机的知识和技术，主要有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这几种。
1．人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，因此人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，进入人工智能学科后也能促进其得到更快的发展。
金融投资是一项复杂的、综合了各种知识与技术的学科，对智能的要求非常高。所以人工智能的很多技术可以用于量化投资分析中，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。
2．数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括关联分析、分类/预测、聚类分析等。
关联分析是研究两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性。例如，研究股票的某些因子发生变化后，对未来一段时间股价之间的关联关系。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阈值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
聚类就是利用数据的相似性判断出数据的聚合程度，使得同一个类别中的数据尽可能相似，不同类别的数据尽可能相异。
3．小波分析
小波（Wavelet）这一术语，顾名思义，小波就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与傅里叶变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅里叶变换的困难问题，成为继傅里叶变换以来在科学方法上的重大突破，因此也有人把小波变换称为数学显微镜。
小波分析在量化投资中的主要作用是进行波形处理。任何投资品种的走势都可以看做是一种波形，其中包含了很多噪音信号。利用小波分析，可以进行波形的去噪、重构、诊断、识别等，从而实现对未来走势的判断。
4．支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法是通过一个非线性映射，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题，简单地说，就是升维和线性化。升维就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起维数灾难，因而人们很少问津。但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集，在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分（或回归）。
一般的升维都会带来计算的复杂化，SVM方法巧妙地解决了这个难题：应用核函数的展开定理，就不需要知道非线性映射的显式表达式；由于是在高维特征空间中建立线性学习机，所以与线性模型相比，不但几乎不增加计算的复杂性，而且在某种程度上避免了维数灾难。这一切要归功于核函数的展开和计算理论。
正因为有这个优势，使得SVM特别适合于进行有关分类和预测问题的处理，这就使得它在量化投资中有了很大的用武之地。
5．分形理论
被誉为大自然的几何学的分形理论（Fractal），是现代数学的一个新分支，但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论交叉结合，相辅相成。它承认世界的局部可能在一定条件下，在某一方面（形态、结构、信息、功能、时间、能量等）表现出与整体的相似性，它承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的，因而极大地拓展了研究视野。
自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。它表示分形在通常的几何变换下具有不变性，即标度无关性。分形形体中的自相似性可以是完全相同的，也可以是统计意义上的相似。迭代生成原则是指可以从局部的分形通过某种递归方法生成更大的整体图形。
分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支，又是一门新兴的横断学科。作为一种方法论和认识论，其启示是多方面的：一是分形整体与局部形态的相似，启发人们通过认识部分来认识整体，从有限中认识无限；二是分形揭示了介于整体与部分、有序与无序、复杂与简单之间的新形态、新秩序；三是分形从一特定层面揭示了世界普遍联系和统一的图景。
由于这种特征，使得分形理论在量化投资中得到了广泛的应用，主要可以用于金融时序数列的分解与重构，并在此基础上进行数列的预测。
6．随机过程
随机过程（Stochastic Process）是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域中研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。
研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等，实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔科夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。
其中，马尔科夫过程很适于金融时序数列的预测，是在量化投资中的典型应用。
现阶段量化投资在基金投资方面使用的比较多，也有部分投资机构合券商的交易系统应用了智能选股的技术。

⑤ 量化分析方法有哪些

1、要考察和研究事物的量，就得用数学的工具对事物进行数量弯手的分析，这就叫定量的研究，也称量化研究，定量研究是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。

2、实证研究方法分为量化研究（QuantitativeResearchMethods）、质性研究（QualitativeResearchMethods）（也称为定量研究和定性研究），及将两者相结合的混合研究方法(Mixed-MethodsApproach)。

3、量化研究遵循传统的科学研究方法，包括提埋余嫌出假设、构建模型、创设实验、收集数据和验证假设，因此最容易被物理教育者接受毁稿，在学科教育研究领域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

⑥ 如何用量化方法进行用户研究

量化--发问卷
作者最近刚完成了毕业论文初稿，做的课题是关于电子红包的用户研究，研究影响用户使用红包的因素。整个采用了问卷调查+实证研究的模式，简单点来说就是发量表型问卷后分析数据，进行一些探索性或者验证性的分析，从而得出一些深层次上的用户研究的结论。
这个方法最大的有点是：量化。把具体的问题用量表（即常见的1-5分打分）方式量化，进行深层次分析，让很多用户“说”出自己也没意识到的对产品的看法和观点。本次将以引用论文中调查影响用户使用移动阅读产品的原因为例，讲述具体方法。

⑦ 定量调查研究方法有哪些

定州悔量调查方法有比率分析法、趋势分析法、结构分析法、相互对比法、数学模型法。
比率分念野析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。
在企业管理上，定量分析法是以企册高正业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。

⑧ 定量研究的方法

定量研究是指通过量化数据的方式来研究某一现象或问题的研究方法。

5、宽毁斗模型研究。

通过建立数学模型，对模型进行分析，来研究某一现象或问题。

⑨ 传播学定量研究方法包括哪些

调查研究法（通过考察了解客观情况直接获取有关材料，并对这些材料进行分析）、内容分析法（对大众传播信息如书籍、杂志、电影、广播和电视等的内容作客观、系统和量化描述）、实验法（有目的地控制一定的条件或创设一定的情境，以引起被试的某些心理活动进行研究）、个案研究法（对某一个体在空正碧较长时间里连续进行调查）。

调查研究法：通过抽样的基本步骤，多以个体为分析单位，通过问卷、访谈等方法了解调查对象的有关咨询，加以分析来开展研究。

内容分析法：将一种用语言表示而非数量表示的文献转换为用数量表示的资料，并将分析的结果用统计数字描述。最初的内容分析主要是针对文字形式的报刊，现已被广泛应用于社会科学中，成斗举为一种重要的文献研究方法。

实验法：以影响营销的诸多因素中抽出一二个因素，观察分析它们与营销活动的差异。例如，在调查商品清瞎价格对销售量的影响程度时，就可以在试销中采用逐步变动价格的办法来判定价格变动对销售量的影响。

个案研究法：追踪研究某一个体或团体的行为的一种方法，它包括对一个或几个个案材料的收集、记录，并写出个案报告。

⑩ 量化分析方法有几种

量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
（一）技术分析法

技术分析法的主要目标是通过对市场的历史数据的研究，特别是对价格和交易量的研究，来预测价格的变动方向。技术分析法通常分析市场价格图标，因此技术分析师被称为“图表分析专家”。目的在于识别价格模式和市场趋势，从而试图预测未来的变化趋势。技术分析法的原理包括市场行为包容一切信息（技术分析法旨在弄明白投资者对于此类信息的反应），价格以趋势方式演变，历史价格趋于重演，并且投资者具有重蹈先前投资者覆辙的特征。

（二）基本面分析法

基本面分析法重点分析经济状态、利率、通货膨胀、公司收益、公司资产负债表、以及中央银行和政府的相关政策。

当基本面分析法应用于选股时，通常会结合对经济整体方向自上而下的分析（宏观），从而形成对于市场、行业、利率水平以及汇率水平的观点，并加之运用自下而上的方法对于某只股票进行分析（微观）。自下而上的分析往往会忽略在国别以及产业方面的整体配置而关注于单只股票的选择。根据投资理念和投资过程，自上而下的分析决定了国别和行业的配置；同时，自下而上的分析则决定了某一国家和行业内部的投资配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括运用量化方法、统计模型、数学公式以及算法来预测市场走向。在战术型资产配置中一个常见的方法便是使用多因子模型，通过分析估值、动量指标、风险水平、市场情绪、利率、收益率曲线等因素，从而推导出涵盖股票、债券和外汇市场等不同市场的买入和卖出信号。虽然有一部分战术型资产配置策略完全是量化模型驱动的，但将量化分析和基本面分析相结合将更具活力，因为这种结合可以将量化信号融合入基本面分析的过程中。

量化分析的不足在于该分析很大程度上是以观测到的市场价格的历史关联性和走势为基础。如果上述关联性和走势由于市场反转或市场承压而引起历史关联性发生变化而失效，那么量化模型可能会在预测拐点过程中失效。量化模型往往也会在出现政权更替或市场结构化改变时失效。