定量分析中的常见错误有哪些？

定量分析中的常见错误包括与数据质量、方法缺陷和结果误读相关的问题，这些问题可能会影响研究的有效性和可靠性。它们在各种研究领域普遍存在，如果忽视预防措施，可能会发生。 关键原则包括确保通过稳健的数据收集和清理过程确保数据准确性，选择与数据特征和研究问题相符的适当统计技术，以及验证模型假设。基本条件包括代表性抽样、正确的变量测量和透明的文档记录。适用性跨越所有定量研究阶段，从设计和数据获取到分析和报告。关键预防措施包括避免p-hacking，理解测试限制（例如，正态性要求），仔细检查如离群值或多重共线性等错误，并正确使用软件。 识别和纠正这些错误可以增强研究的可信度，促进有效的推论，并支持基于证据的决策制定。正确的分析产生可信赖的结果，推动科学知识的发展并为有效的政策或实际应用提供信息，最终增强定量研究的整体价值和影响力。