在科学研究中，定量研究是一种通过数据收集和数学分析来验证假设或探索现象的方法。它强调精确性和客观性，通常用于揭示变量之间的关系。以下是一些与定量研究相关的名词及其解释：

1. 变量（Variable）

变量是指在研究中可以变化的因素。它可以分为自变量（影响其他变量的因素）和因变量（被其他因素影响的结果）。例如，在研究学习时间对考试成绩的影响时，学习时间是自变量，而考试成绩则是因变量。

2. 样本（Sample）

样本是从总体中抽取的一部分个体或单位，用于代表整个群体进行研究。选择合适的样本对于确保研究结果的代表性至关重要。

3. 信度（Reliability）

信度指的是测量工具的一致性和稳定性。一个高信度的研究工具会在重复使用时产生相似的结果。例如，如果用同一份问卷多次测量相同的现象，得到的结果应该接近。

4. 效度（Validity）

效度是指测量工具是否准确地反映了所要研究的概念。一个好的研究设计需要确保测量的有效性，即实际测量到的内容确实是我们想要研究的对象。

5. 统计显著性（Statistical Significance）

当研究结果显示出某种效应或差异不是由随机误差引起的概率足够小时，我们称该结果具有统计显著性。这通常通过p值来判断，一般认为p < 0.05表示结果具有统计显著性。

6. 相关性（Correlation）

相关性描述了两个或多个变量之间存在的联系程度。正相关意味着随着一个变量增加，另一个也增加；负相关则相反。但需要注意的是，相关并不等于因果。

7. 回归分析（Regression Analysis）

回归分析是一种用来确定变量间关系强度及方向的技术。最常见的是线性回归，它试图找到一条最佳拟合线来描述两个或多个变量之间的关系。

8. 置信区间（Confidence Interval, CI）

置信区间给出了估计参数可能位于某个范围内的可能性大小。比如95%的置信水平意味着如果我们重复实验很多次，那么大约有95%的机会得到包含真实参数值的那个区间。

9. 标准化分数（Z-Score）

标准化分数是一种将原始数据转换成标准形式的方法，使得不同尺度上的数据能够相互比较。计算公式为 Z = (X - μ) / σ，其中 X 是原始分数，μ 是平均数，σ 是标准差。

10. 假设检验（Hypothesis Testing）

假设检验是根据样本信息来评估关于总体特征的假设的过程。在这个过程中，我们会提出零假设（H₀）和备择假设（H₁），然后基于样本数据决定是否拒绝零假设。

以上这些术语构成了定量研究的基础框架，帮助研究人员更好地理解和解释复杂的社会科学现象。掌握它们不仅有助于提高研究质量，还能增强我们对世界运作方式的认识。